转录组研究 · 药物筛选

DRUG-seq
高通量药物筛选转录组测序

免RNA提取、超高通量3'端批量转录组测序服务,专为大规模药物筛选表达谱开发。适配96/384孔板,1M reads稳定检出13,000+基因,助力药企低成本高通量化合物筛选与MoA研究。

384孔板
高通量药物筛选
13K基因
1M reads稳定检出
零提取
细胞直接冻存送样
三档方案
Standard/Advanced/Premium
DRUG-seq 3' mRNA-seq · Pooled
Well Barcode + UMI Pooled Library Gene Expression Heatmap MoA Clustering 96/384-well · Pooled Library · Tn5 Tagmentation
孔特异性barcode + UMI
JZ020801
产品概述

DRUG-seq · 专为药物筛选设计的高通量转录组技术

DRUG-seq是一种基于孔板的超高多重3' mRNA测序技术,通过在多孔板内早期样本条形码标记与混合建库策略,实现大规模药物反应表达谱分析。该技术最初由Ye等人于2018年在Nature Communications发表,省去RNA纯化步骤,采用孔特异性条形码多重策略,以约传统方法百分之一的成本捕获标准RNA-seq所能检测的转录组变化。

技术起源:Ye C et al. DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery. Nat Commun. 2018;9:4307.

四大应用领域

新药化合物筛选

工业端核心场景:大规模小分子/候选药物高通量初筛,依托药物扰动后的转录组特征实现化合物聚类、活性分类,快速筛选先导化合物。

化合物聚类 活性分类 复方联用

药物作用机理研究

解析候选药物调控通路、作用靶点,结合基因差异表达数据阐明分子机制。支持前列腺癌、结直肠癌靶向药等多种疾病模型的MoA研究。

通路解析 靶点鉴定 MoA

新一代药物毒理评价

基于细胞转录组变化的早期体外毒性筛查,替代部分动物预实验,提升新药安全性早期评估效率。适配2D细胞、干细胞类器官、肿瘤球Spheroid三类体外模型。

体外毒性 类器官 Spheroid

基础科研

肿瘤机制、原代细胞生物学、基因调控等学术课题研究。已在HepG2、HeLa、Hap1等经典细胞系完成样本验证,支撑高水平科研论文产出。

肿瘤机制 原代细胞 基因调控
技术原理与实验流程

六步标准实验流程 · 规模化药物筛选

从细胞铺板药物处理到质控测序,六步标准流程实现高通量、低成本的药物转录组分析

1

细胞铺板&药物处理

接种到96/384孔板
不同浓度/时间梯度

2

原位裂解

孔内直接裂解细胞
无需RNA提取纯化

3

孔特异性barcode反转录

孔位特异性10-mer barcode
UMI + TSO模板转换

4

混合Pooling

所有孔混合到单管
cDNA定量与归一化

5

Tn5 tagmentation建库

Tn5转座酶片段化
PCR扩增加plate index

6

质控&测序

文库质量评估
主流测序平台测序

技术优势

六大核心优势 · 赋能药物高通量筛选

免提取、高通量、高灵敏、低成本,专为大规模药物筛选表达谱量身打造

零RNA提取步骤

省去传统RNA抽提流程,避免核酸损耗,细胞直接冻存送样即可建库,大幅减少样本损失与人工成本;兼容3000~5000细胞/孔检测。

3,000-5,000 细胞/孔

超高样本通量

适配96/384孔板高通量筛选,数千孔可pooling后一次性建库测序,单run可处理大量样本,大幅提升筛选效率。

96 / 384 孔板规格

高基因检出效率

单样本1M reads测序稳定检出13,000+基因,推荐3M reads/样本可检出超18,000个基因,优于常规全长RNA-seq测序深度性价比。

13K+ / 18K+ 基因(1M/3M reads)

批次稳定性优异

跨批次数据重复性好,可支撑大批量化合物平行筛选、药物组合转录组聚类分析,确保筛选结果可靠。

高重复 跨批次一致性

成本与周期优势

标准化流水线 + 规模化测序平台,pooled建库大幅降低单样本成本,市面性价比突出、交付周期可控。

~1/100 传统成本相比

3'端靶向RNA测序

区别于全长转录组,3'端靶向测序策略,用更低测序量实现精准基因定量,特别适合大规模基因表达谱筛选研究。

3' mRNA-seq 精准定量
生信分析内容

十步生信分析流程 · 从原始数据到生物学发现

从数据拆分到可视化,标准化分析流程确保高质量数据产出与可靠生物学结论

分析流程总览

1
数据拆分
Demultiplexing
2
UMI去重
UMI-tools
3
质量剪切
fastp/Trim Galore
4
基因组比对
STAR / HISAT2
5
基因定量
featureCounts
6
标准化
DESeq2 / edgeR
7
批次校正
ComBat / limma
8
差异表达
DESeq2 / edgeR
9
功能富集
clusterProfiler / GSEA
10
可视化
热图/火山图/UMAP

标准分析

基础药物筛选分析必备内容

孔拆分与UMI去重

孔barcode拆分、UMI去重、质量剪切与接头去除

参考基因组比对与定量

reads比对率统计、3'端基因定量、表达矩阵生成

样本相关性与PCA分析

样本间相关性热图、主成分分析、批次效应评估

差异表达分析

DESeq2 / edgeR算法,差异基因筛选与火山图

GO / KEGG 功能富集分析

差异基因的功能注释与通路富集分析

标准化分析报告

QC汇总、比对统计、整体表达概况与可视化报告

高级与定制分析

药物筛选深度分析与MoA研究

药物作用机理(MoA)聚类

基于表达谱的化合物聚类、MoA注释、作用模式分类

GSEA基因集富集分析

基因集富集分析,发现整体表达趋势变化与通路扰动

共表达网络构建

WGCNA加权基因共表达网络、药物应答模块鉴定

剂量-反应转录组分析

不同浓度梯度下的基因表达趋势与通路响应分析

UMAP / tSNE可视化分析

高维表达数据降维可视化,化合物聚类直观展示

定制化深度分析

根据研究需求定制分析方案,专属生信分析支持

* 标准服务含参考基因组比对 + 基础生信分析;如需个性化深度分析(药物聚类、GSEA富集、MoA研究等)可额外定制

技术对比

DRUG-seq vs 传统RNA-seq vs scRNA-seq

三种转录组测序技术各有所长,DRUG-seq在药物筛选场景下具备独特的高通量与成本优势

对比项 DRUG-seq 传统RNA-seq scRNA-seq
通量 数千孔/pool 数十样本/run 数万细胞/run
条形码策略 孔特异性barcode + UMI 单样index 细胞barcode + UMI
建库方式 Pooled混合建库 单独建库 单独建库(液滴/孔)
分辨率 孔水平群体平均 群体平均 单细胞分辨率
单样本成本 极低 中~高
RNA提取 无需(原位裂解) 需要(组织匀浆) 需要(细胞解离)
核心应用场景 药物筛选、剂量反应 差异表达、全长转录组 细胞异质性、细胞分型
样本要求

两种送样形式 · 灵活适配不同需求

裂解液样本与冻存细胞运输两种形式可选,适配96/384孔板规格

DRUG-seq (Lysate)

主流方案 · 推荐

送样形式

细胞裂解后收集裂解物分装送样,参照专属裂解液送样规范

优势

样本稳定性好,运输条件相对宽松,实验质量更可控

DRUG-seq (Frozen)

冻存细胞运输

送样形式

药物处理细胞 → PBS清洗去除培养基 → 孔板密封、冷冻保存,冷链寄送

优势

操作便捷,客户处理流程简单,适合大规模筛选项目

孔板规格与细胞用量

培养板规格 单孔推荐细胞数 最低样本数
96 孔板 10,000 ~ 50,000 个/孔 1块96孔板
384 孔板 3,000 ~ 10,000 个/孔 1块384孔板
保存与运输要求: 冻存细胞样本需-80℃保存,干冰运输;避免样本反复冻融;裂解液样本按指定规范操作。送样前请填写样品提交单并联系技术顾问确认送样细节。建议大规模筛选项目先开展小预实验(Pilot)优化条件。
服务方案

三档服务方案 · 按需选择

Standard、Advanced、Premium三档方案,灵活匹配不同筛选规模与研究深度

Standard

基础筛选方案

适合大规模初筛与差异表达分析

1M reads/well 测序深度
基础QC质控报告
基因表达定量矩阵
差异表达分析(DEG)
标准化分析报告
项目周期:视项目而定
咨询详情
推荐
Advanced

深度分析方案

适合药物机理与通路研究

2M reads/well 测序深度
全面QC质控报告
差异表达分析(DEG)
通路分析(GSEA/GO)
可视化分析报告
项目周期:视项目而定
获取方案
Premium

定制化MoA方案

适合药物机理与化合物分类研究

定制测序深度
差异表达分析(DEG)
通路分析 + 网络分析
MoA聚类分析
定制化分析与可视化
专属项目负责人跟进
定制方案
交付内容

质控合格后全套交付

从原始数据到分析报告,完整交付物确保您的研究顺利推进

原始测序数据

FASTQ原始测序文件,全样本下机原始reads

定量核心文件

标准化基因表达计数矩阵(gene count matrix),可直接导入R/Python/GraphPad开展下游分析

质控文件

文库质控报告、测序质控QC文件(浓度、片段分布、基因组比对率统计)

项目分析报告

标准化分析报告:样本质控汇总、基因组比对统计、整体表达概况

常见问题

FAQ

关于DRUG-seq高通量转录组测序服务,您可能想了解的问题

1. DRUG-seq和传统RNA-seq有什么区别?什么时候应该选择DRUG-seq?
DRUG-seq与传统RNA-seq的核心区别在于建库策略和适用场景:
建库方式:传统RNA-seq每个样本单独建库,而DRUG-seq在反转录阶段就为每个孔引入特异性barcode,然后将所有孔混合pooling后统一建库,大幅降低了单样本成本。
测序方式:DRUG-seq是3'端靶向测序,只需1-3M reads即可获得稳定的基因表达定量;传统RNA-seq通常是全长转录组测序,需要更多数据量(5-10G)才能获得同等质量的基因定量结果。
RNA提取:DRUG-seq无需RNA提取,细胞直接裂解即可进行后续实验,省去了抽提步骤,也避免了核酸损耗和批次差异。
选择建议:当您需要进行大规模化合物筛选、剂量反应测试、药物组合筛选等需要同时处理成百上千个样本的研究时,DRUG-seq在成本和通量上具有显著优势。如果研究关注全长转录本、可变剪接、融合基因等信息,传统RNA-seq更为合适。
2. DRUG-seq对细胞数量有什么要求?最少需要多少样本?
细胞数量:96孔板推荐10,000~50,000个细胞/孔,384孔板推荐3,000~10,000个细胞/孔。DRUG-seq兼容低至3,000个细胞/孔的检测,这一特性特别适合384孔板高通量筛选场景。
最低样本数:最低1块板起做(96孔或384孔)。对于大规模筛选项目,建议根据实验设计确定板数,我们可以根据您的筛选规模提供灵活的报价方案。
如果您不确定细胞数量是否合适,建议先进行小规模预实验(Pilot),测试实验条件和检出效果,再开展全规模筛选。
3. DRUG-seq的基因检出率如何?数据量怎么选?
基因检出率:DRUG-seq的基因检出效率优异。单样本1M reads即可稳定检出13,000+基因,推荐3M reads/样本可检出超18,000个基因。这得益于3'端靶向测序策略,用较低的数据量即可实现精准的基因水平定量。
数据量选择:我们提供三档服务方案:Standard方案(1M reads/well)适合大规模初筛,在控制成本的同时获得足够的差异表达信息;Advanced方案(2M reads/well)适合需要更深入通路分析的研究;Premium方案可定制测序深度,适合需要更高检出率和更复杂分析的MoA研究项目。您可以根据研究目的和预算选择合适的方案,我们的技术顾问也会根据具体项目提供专业建议。
4. 两种送样形式(裂解液/冻存细胞)有什么区别?哪种更推荐?
两种送样形式各有优势,选择取决于您的实验条件和操作便利性:
DRUG-seq (Lysate) 裂解液样本:客户使用我们提供的专用裂解液在孔内裂解细胞,然后收集裂解物分装送样。这种方式的优势是样本稳定性好,运输条件相对宽松(干冰即可),实验质量更可控。缺点是需要按照规范操作裂解流程。这是我们推荐的主流方案。
DRUG-seq (Frozen) 冻存细胞:客户完成药物处理后,PBS清洗去除培养基,密封孔板后直接-80℃冻存,冷链运输给我们。这种方式操作更便捷,客户处理流程简单,特别适合已经建立了冻存流程的大规模筛选项目。需要注意的是运输过程中要确保样本始终处于冷冻状态,避免融化。
综合来看,裂解液送样是更稳妥的选择,建议优先考虑;如果您的实验室操作便利且能确保冷链运输质量,冻存细胞方式也是可行的。具体操作细节我们会在项目启动前提供详细的送样指南。
6. DRUG-seq支持哪些物种?除了细胞样本还能做组织吗?
支持物种:DRUG-seq基于poly(A) mRNA捕获策略,理论上支持所有具有poly(A)尾mRNA的真核生物。目前已在人(HepG2、HeLa、Hap1等经典细胞系)和小鼠等物种上完成验证。对于其他物种,只要有高质量的参考基因组和基因注释,均可开展。特殊物种请提前咨询技术顾问。
样本类型:DRUG-seq目前主要针对培养细胞样本(贴壁细胞、悬浮细胞均可)设计,支持2D细胞培养、3D肿瘤球(Spheroid)、干细胞类器官等体外模型。DRUG-seq的技术设计初衷就是基于孔板的原位裂解,因此细胞样本是主要适配类型。组织样本由于需要先解离成单细胞,操作复杂度增加且可能引入解离诱导的转录组变化,一般不推荐。如果您有组织样本的需求,可以考虑传统RNA-seq方案。
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邮箱
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