首先，通过两个案例分析scRNA-seq与snRNA-seq之间的细微差异。案例一的参考文献为：Asingle-cellandsingle-nucleusRNA-Seqtoolboxforfreshandfrozenhumantumors，发表在期刊Nature Medicine（IF58）。该研究材料为人肿瘤组织，应用技术是scRNA-seq与snRNA-seq。在神经母细胞瘤的结果中，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性细胞，如神经嵴和神经内分泌细胞，并且免疫细胞的检出显著降低。在乳腺癌转移样本中，scRNA-seq与snRNA-seq的检测结果与上述结果基本一致，且二者在UMAP图中的重合度较高，各个cluster均有检测到，不过占比差异较为明显。

案例二的参考文献为：Apan-grasstranscriptomerevealspatternsofcellulardivergenceincrops，发表在Nature（IF505）。该研究材料为泛草，采用scRNA-seq与snRNA-seq技术。研究表明，两者能够良好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。不过，作者比较了两者的数据差异，发现scRNA-seq在泛草中能够检测到更多的转录本和基因数量，而snRNA-seq因未经过组织解离的过程，GO结果显示出更低的应激反应。此外，在玉米的snRNA-seq细胞图谱中发现了新的细胞亚群。作者总结了这两种技术的优势互补，指出联合分析能够发挥更大的技术优势。

接下来，通过两个案例展示这两种技术的优势互补和强大能量。案例三的参考文献为：Cellsoftheadulthumanheart，发表在Nature（IF505）。本研究材料为人心脏，应用技术为scRNA-seq与snRNA-seq。该文章通过联合数据获取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异质性，并揭示了不同发育起源和特性的心房及心室细胞亚群，这提高了研究者对人类心脏的理解，为未来的研究提供了有价值的参考。

案例四的参考文献为：Single-cellmulti-omicandspatialprofilingofhumankidneysimplicatesthefibroticmicroenvironmentinkidneydiseaseprogression，发表在Nature Genetics（IF317）。研究材料为人肾脏，应用技术涵盖scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq及10x Visium、CosMx空间转录组测序。这篇文章分析了81个肾脏样本中近338,600个单细胞/细胞核，旨在揭示健康与疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性，并明确纤维化微环境在肾病预后中的作用。

scRNA-seq和snRNA-seq分别通过不同的方法（如细胞解离和核提取）获取细胞内部的基因表达信息。这两种技术已较为成熟，其中scRNA-seq作为主流的单细胞检测技术，对识别免疫细胞和小胶质细胞有显著优势。而在一些脆弱的基质细胞（如肝实质细胞和肾足细胞）或直径较大的细胞（如神经元和心肌细胞）中，snRNA-seq技术具有较大优势。两者的优势互补使得在必要时，我们可以在同一研究课题中结合运用这两种技术，以达到研究目的。

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