首先，我们通过两个案例分析scRNA-seq与snRNA-seq之间的细微差异。案例一中，参考文献为《Asingle-cellandsingle-nucleusRNA-Seqtoolboxforfreshandfrozenhumantumors》，发表在《Nature Medicine》（IF 58）。该研究材料为人肿瘤组织，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。结果显示，在神经母细胞瘤中，scRNA-seq检测到了更多的免疫细胞，如T细胞、B细胞和NK细胞，而snRNA-seq则检测到更多的实质细胞，如神经嵴细胞和神经内分泌细胞，且免疫细胞的检出显著降低。在乳腺癌转移样本中的结果与此相似。scRNA-seq和snRNA-seq在UMAP图中的重合度良好，各个集群均有检测，但其占比差异较大。

接下来，案例二的研究文章《Apan-grasstranscriptomerevealspatternsofcellulardivergenceincrops》发表在《Nature》（IF 505）。该研究采用scRNA-seq和snRNA-seq技术，研究材料为泛草。结果发现，二者均能有效反映完整组织的表达模式（相关性系数r≥0.7），且特异基因的表达模式基本一致。在数据差异比较中，scRNA-seq能够检测到更多的转录本和基因，而snRNA-seq由于没有经过组织解离单细胞的过程，其GO结果显示低应激反应。在玉米的snRNA-seq细胞图谱中还发现了新的细胞亚群。作者总结认为，scRNA-seq和snRNA-seq两项技术优势互补，结合分析将能发挥更大的技术优势。

然后，通过案例三来展示两种技术的协同效应。参考文献为《Cellsoftheadulthumanheart》，发表在《Nature》（IF 505）。该研究材料为人心脏，采用scRNA-seq与snRNA-seq联合分析，获得了完整的人心脏细胞图谱，强调了心肌细胞、周细胞和成纤维细胞的细胞异质性。研究揭示了不同发育起源和特殊特性的心房与心室细胞亚群，增强了人类心脏研究的深度，为未来相关研究提供了宝贵的参考。

案例四的研究则涉及《Single-cellmulti-omicandspatialprofilingofhumankidneysimplicatesthefibroticmicroenvironmentinkidneydiseaseprogression》，发表在《Nature Genetics》（IF 317）。该材料为人肾脏，并结合scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq及10xVisium和CosMx等技术，对81个肾脏样本进行了近338600个单细胞或细胞核的分析。研究目的是揭示肾脏在健康与疾病状态下的细胞类型与组织结构复杂性，并探讨纤维化微环境在肾病预后中的作用。

在对scRNA-seq和snRNA-seq的分析中，我们可见这两项技术通过不同的解离方法获取不同细胞的基因表达信息，各自已发展为成熟的技术手段。scRNA-seq作为主流单细胞检测技术，在免疫细胞和小胶质细胞的检出方面表现优异。然而对于某些脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）、细胞较大的神经元和心肌细胞，及长时间需要确认病理情况的临床样本，snRNA-seq则展现出明显优势。两者的优势互补使得在同一研究课题中整合应用两种技术成为可能，以实现更为全面的研究目的。

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