专利交底书撰写技巧

   下面为交底书示例：

(一) 发明名称一种单细胞测序数据获得表达矩阵的流程

(二) 技术领域本发明涉及单细胞测序领域，具体而言，涉及一种获得单细胞分析矩阵的流程。

(三)本发明需要解决的技术问题是什么？单细胞测序后，得到的数据为fastq数据格式，后续单细胞分析的基本格式为矩阵，本发明设计了一套通过不同软件进行比对，获得单细胞测序矩阵的流程。

(四) 背景技术，并描述已有的与本发明相近似的实现方案(此块内容可详可简，具体看代理人是否专业，下面背景引用部分为AI生成,如果有相近的方案可以进行描述，如果没有，可以写目前没有实现方案，那就是本专利的创新点)单细胞测序（Single - cell sequencing）是指在单个细胞水平上，对基因组、转录组、表观基因组等进行高通量测序分析的技术。

   其诞生和发展有以下多方面背景：传统测序技术的局限性细胞群体平均化掩盖个体差异：传统测序技术通常是对大量细胞进行分析，得到的是细胞群体的平均遗传信息。然而，在许多生物系统中，细胞之间存在显著的异质性。例如，在肿瘤组织中，不同癌细胞在基因表达、基因突变等方面可能存在很大差异。传统测序方法会将这些差异平均化，导致无法发现细胞亚群的独特特征，也难以深入了解细胞群体中罕见细胞类型的生物学特性。微量样本信息检测难题：在一些研究场景中，样本量极其有限，如早期胚胎发育研究中的胚胎细胞、循环肿瘤细胞（CTC）等。传统测序技术由于需要一定量的起始 DNA 或 RNA，对于这类微量样本往往无法进行有效分析。

   生命科学研究深入发展的需求发育生物学：在胚胎发育过程中，从受精卵开始，细胞逐渐分化形成各种不同的组织和器官。单细胞测序技术能够在单细胞层面解析胚胎发育过程中基因表达的动态变化，揭示细胞分化的分子机制和细胞谱系的建立过程，帮助我们理解生命从一个细胞发育成复杂个体的奥秘。

   神经科学：神经系统由大量高度异质性的神经元组成。不同类型的神经元在功能、形态和基因表达上都有所不同。单细胞测序可以深入研究神经系统中各类神经元的分子特征，为理解神经发育、神经退行性疾病的发病机制等提供关键信息。免疫学：免疫系统中存在多种免疫细胞类型，它们在免疫应答过程中发挥不同的作用。单细胞测序有助于精鉴定不同的免疫细胞亚群，了解它们在免疫激活、免疫耐受和免疫疾病发生发展过程中的基因表达变化和功能调控机制。疾病研究与精医疗的推动肿瘤异质性研究：肿瘤细胞的异质性是肿瘤发生发展、治疗耐药和复发的重要原因。

   单细胞测序能够揭示肿瘤内部不同细胞之间的遗传差异和基因表达谱变化，帮助确定肿瘤的细胞起源、发现肿瘤干细胞以及了解肿瘤微环境中各种细胞之间的相互作用，为肿瘤的精诊断和个性化治疗提供依据。疾病诊断与治疗靶点发现：通过对疾病相关细胞进行单细胞测序，可发现疾病特异性的细胞亚群和分子标志物，为疾病的早期诊断提供更灵敏和特异的指标。同时，基于单细胞水平的基因表达和突变分析，有助于发现潜在的治疗靶点，推动开发更有效的靶向治疗药物。目前10X genomics平台数据下机通常比对软件为cellranger,比对步骤为：

   Cell Ranger 将读取 FASTQ 文件中的每个读段，根据读段上的细胞条形码将其分配到相应的细胞中。然后，利用 STAR 将读段的序列信息比对到参考基因组。在比对过程中，STAR 会考虑到 RNA 转录本的剪接信息，将读段映射到可能的外显子位置，同时考虑到不同的剪接变体。对于存在多个可能比对位置的读段，会根据一定的规则进行处理，例如选择唯一比对位置或根据映射质量进行筛选。

   输入结果为：经过比对后，Cell Ranger 会输出一系列的结果文件，其中重要的是outs/filtered_feature_bc_matrix，这个目录包含了经过过滤的细胞 - 基因表达矩阵。同时，outs/web_summary.html是一个重要的报告文件，通过网页形式展示了样本的测序数据质量、比对结果、细胞的基本信息，例如比对率、细胞数、基因表达水平的分布等，可以帮助你快速评估比对的效果和数据的质量。

(五) 技术方案(将上述流程按照步骤写，就像写菜谱一样) 本发明提供一套通过不同软件进行比对，获得单细胞测序矩阵的流程：按照本发明，根据测序数据，获得单细胞矩阵，具体方法为：

(1)将下机数据使用fastqc软件进行质控。

(2)使用salmon index 对参考序列构建带索引的参考序列，salmon alevin将fastq序列与带索引的单靠序列进行比对。

(3)使用kallisobustools ref 对参考序列构建带索引的参考序列，kallisobustools count将fastq序列与带索引的单靠序列进行比对。

(4)使用STAR 对参考序列构建带索引的参考序列，STAR将fastq序列与带索引的单靠序列进行比对。

(5)使用cellranger mkref 对参考序列构建带索引的参考序列，cellrager count将fastq序列与带索引的单靠序列进行比对。

(6)可选的，对于单细胞ATAC数据，使用cellranger-arc mkref 对参考序列构建带索引的参考序列，cellrager-arc count将fastq序列与带索引的单靠序列进行比对。

(7)将步骤2-6数据产生的矩阵文件，使用scanpy转化为h5ad数据，使用SeuratObject转化为seurat对象文件的rds数据，使用SingleCellExperiment转化为单细胞标准文件的rds数据。

(8)使用cellbender将矩阵文件中的背景噪音删除，得到最终的矩阵文件。

(六）本发明的关键点和保护点是什么？(此处要根据实际情况写，下面仅为示范，实际并没有创新性)本发明的关键点使用不同的比对软件，获得不同软件的单细胞矩阵文件。

(七）与第三条现有的技术相比，本发明有何优点？（根据实际内容写，一般是比现有方法速度快，成本低等等，或者是解决现有解决不了的问题）

(1)与单纯cellranger或者单细胞矩阵相比，本发明使用了多种方法。(2)Alevin-Fry 软件比对速度要比cellranger速度快。

(八) 本发明是否经过实验、模拟、使用而证明可行，结果如何？(如果有比较的结果，可以将比较的图表放到此部分。)将本发明的步骤应用到pbmc 3k数据上,终得到pbmc 3k 的矩阵文件。

(九) 本发明的变更设计（替代方案）及其它用途。(如实填写，如果没有就写无)无

(十) 有益效果(可以写速度更快，成本更低等方面)与现有cellranger比对得到单细胞矩阵文件相比，本发明提供多种比对方法，得到不同比对方法的单细胞矩阵文件，同时获得了seurat对象rds文件和scanpy分析的h5ad文件，并且能对矩阵文件进行去背景噪音处理。

(十一)其他资料(有就写，没空可以不写)无写完后就可以将交底书发给代理人修改，此处关键是，找一个所写内容专业的代理人。

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