单细胞蛋白组 AbSeq
寡核苷酸偶联抗体实现单细胞水平蛋白表达的数字化定量，与 BD Rhapsody™ 转录组同管同步检测——mRNA 和蛋白在同一个细胞里对上话。mRNA 和蛋白的表达并不总是一致，AbSeq 给出双重视角，尤其适用于免疫细胞研究。
技术简介
单细胞蛋白组 AbSeq（又称 CITE-seq）是由 BD Biosciences 开发的创新单细胞多组学技术：给每个抗体偶联一段特异性寡核苷酸条形码（ABC），抗体与细胞靶蛋白结合后，通过二代测序对抗体条形码解码，实现蛋白质表达的数字化定量。
AbSeq 与 BD Rhapsody™ 单细胞系统整合——抗体在细胞捕获前完成孵育，微孔捕获时 mRNA 与抗体寡核苷酸标签在同一个磁珠上被同时捕获，逆转录扩增后分别构建转录组文库与蛋白组文库，最终在单细胞水平实现 mRNA 与蛋白的同步定量分析。蛋白是功能的直接执行者，AbSeq 为深入解析细胞异质性、表型和功能状态提供双重视角，尤其适用于免疫细胞研究。
技术优势
BD 抗体分辨率优势
从 BD 和竞品中选择相同克隆的抗体，使用相同浓度的 BD AbSeq 或竞品，对同一来源、相同数量的细胞进行孵育——BD Rhapsody™ 系统上的 AbSeq 在分辨率上明显优于竞品，清晰区分高、中、阴性表达的细胞群（如已知表达较低的 CD28，竞品单细胞系统就无法分辨其阴性 / 阳性群体）。
BD 单细胞微孔原理优势
BD 单细胞微孔分离捕获方法中，未与靶细胞结合的 Ab-oligo 抗体更容易在多次 wash 步骤中被彻底清洗去除，从而确保后续检测到的都是与靶细胞结合了的抗体——更高的信噪比，揭示更准确的生物学信息。
抗体 Panel
目前 BD AbSeq 已有 500+ 种单抗体可选——人 251 种 + 小鼠 215 种表面蛋白抗体，另有 14 种胞内蛋白抗体（ICAS），单管 25 tests，按课题自由搭配；目录外蛋白可用万能二抗配合自有流式一抗，也可为自有抗体做定制偶联。
在此基础上，BD 推出了 BD OMICS-One 系列：把常用标志物按细胞类型预先配好，冻干粉复溶即用，不必自己筛抗体、调浓度。截至目前该系列已推出 6 款人基础 Panel，覆盖泛免疫（IDP）、T 细胞、B 细胞、肿瘤、NK 细胞与 APC / 髓系——每款都是 30 个标记的成品组合，选定即可上机，也能随时叠加单抗体扩展。
免疫分析蛋白检测组合
泛免疫图谱的默认起点：一支管预混 30 种人免疫标志物，复溶即用，100 万 PBMC / test。
- 30 种标志物覆盖 T、B、NK、单核 / DC 主要免疫群与活化、耗竭状态
- 与同 30 种抗体现配数据高度相关（R² > 0.98），换批次不用重新摸索
- 可补加 CD38、CD45RO 等单抗体扩展；兼容多重检测标签混样
T 细胞蛋白检测组合
拆 T 细胞亚群、看活化与抑制状态，单次可染 200 万细胞。
- 30 种 T 细胞关键标志物，覆盖亚群与激活 / 抑制受体
- 静息 + PHA / CD3-CD28-IL2 刺激 PBMC 验证，30 种抗体均特异检出
- 兼容 WTA、靶向 RNA 与 TCR 测序
B 细胞蛋白检测组合
把 B 细胞亚群拆开，同时读出激活还是抑制。
- 30 种 B 细胞关键标志物，覆盖亚群与激活 / 抑制状态
- 静息 + PHA + CD3/CD28/IL2 刺激样本混样验证，30 种抗体均特异检出
- 兼容 WTA、靶向 RNA 与 BCR 测序
NK 细胞蛋白检测组合
NK 亚群和功能状态一次分清，不用再靠少数基因去猜。
- 谱系亚群：CD56、CD16、CD94、CD161、CD2、CD11b
- 活化受体 NKp30 / NKp44 / NKp46 / NKG2D，抑制受体 KIR（CD158 系）
- 组织驻留与迁移：CD49a、CX3CR1、CD31；高表达标记经 SMART 滴定，CD27、CD158 系也能测清
APC / 髓系细胞蛋白检测组合
单核、巨噬、DC、粒细胞分开，M1 还是 M2 直接看蛋白。
- 谱系拆分：CD45、CD11b、CD11c、CD14、CD15、CD16、CD33、CD64
- DC 亚群：CD1c、CD141、CD123、CD85k、CD103
- 极化与检查点：CD80 / CD64 vs CD163 / CD206、HLA-DR、PD-L1、VISTA
肿瘤蛋白检测组合
30 种肿瘤标志物，覆盖干性、转移、免疫界面等 8 大方向。
- 干性与起始：CD24、CD34、CD44、CD90、CD117、CD133
- 信号与转移：EGFR、c-MET、EphB2、Notch1、EpCAM、E-Cad、N-Cad、CD146
- 免疫界面与代谢：CD45、CD155、CD66、CD227、CD26
* 6 款 Panel 之间可以互相拼，也能从 500+ 单抗体里补标记；冻干粉 2 tests/包装（IDP 为 5 tests/盒），复溶即可染，单次可染细胞数按 Panel 不同。不确定选哪款？把课题方向和样本类型发给我们，技术顾问按细胞群给你搭配方案。
实测数据展示
更精细的细胞聚类
仅依靠 mRNA 表达数据（图 A）时，细胞类型聚类相对模糊；加入蛋白质表达数据（图 B）后，细胞类型聚类更清晰，不同细胞类型之间的界限更分明。
直接检测 mRNA 低表达的蛋白，如 PD1
AbSeq 能更精确反映蛋白表达，克服 mRNA 检测局限。例如：CD4——mRNA 数据显示其在单核细胞和 CD4⁺ T 细胞中均有表达（图 A 上），BD AbSeq 数据显示其在 CD4⁺ T 细胞高表达（图 A 下）；γδTCR——mRNA 数据显示其在 NK 细胞和 γδ T 细胞中均有表达（图 B 上），BD AbSeq 数据显示只有较少数量的 γδ T 细胞高表达（图 B 下）；PD-L1——mRNA 数据无法检测到（图 C 上），BD AbSeq 数据显示其在某些细胞类型和特定单个细胞中表达更高（图 C 下）。
区分 scRNA-seq 难以分辨的基因亚型
CD45 在 5′ 端剪接产生 CD45RA 和 CD45RO，scRNA-seq 无法区分；而 BD AbSeq 数据显示 CD4⁺ T 细胞存在两个不同的亚群（方框），分别是 CD4⁺ 幼稚 T 细胞（图 4B 上）和 CD4⁺ 记忆 T 细胞（图 4B 下），并鉴定出 36 个差异表达的 mRNA（如 CCR2、CHI3L2）在两个细胞群之一中显著富集（图 C）。
揭示蛋白与 mRNA 的动态调控差异
AbSeq 研究免疫细胞早期反应：刺激 4 小时后，IFNγ、TNF mRNA 和 CD69 蛋白显著上调（图 A），且 CD69 蛋白和 mRNA 的调控存在差异（图 B、图 C）。通过比较 CD69 高表达和低表达细胞，鉴定出 20 多种蛋白和 mRNA 标志物（图 D）。
探究转录、翻译等调控机制
对刺激激活的 PBMC 使用不同抑制剂分别阻断转录、翻译和蛋白酶体活性（图 A）：TNF mRNA 的表达受转录水平调控，而 CD69 蛋白的表达受翻译水平调控（图 B）；进一步比较显示，CD69 蛋白在 T 细胞中受翻译调控，在 B 细胞中受转录和翻译双重调控（图 C）。
实验流程
悬液制备与质检
单细胞悬液制备，活性、浓度、结团率检测
AbSeq 抗体孵育
寡核苷酸偶联抗体避光低温孵育，特异性结合靶蛋白
微孔捕获
BD Rhapsody 微孔自然沉降分离单细胞，磁珠共载捕获 mRNA 与 Ab-oligo
逆转录与扩增
磁珠上逆转录，cDNA 扩增
双组学文库构建
转录组文库与 AbSeq 蛋白组文库分开构建、按比例混合
测序与联合分析
PE150 上机，转录组 + 蛋白组联合生信分析与报告解读
样本要求
| 样本类型 | 建议送样量 | 保存与运输 |
|---|---|---|
| 新鲜实体组织推荐 | ≥ 200 mg（穿刺样本建议 2 条以上；特殊组织见下方细则） | PBS 或生理盐水洗去血液后，放入加满组织保存液（MACS Tissue Storage Solution，货号 130-100-008）的样本保存管中，完全浸没样本，封口膜密封，泡沫纸 / 棉花缠裹防震，禁止样本直接接触冰袋；泡沫盒内放 2~3 个 −20℃ 预冷生物冰袋 4 ℃ 运输（不可用 −80℃ 冰袋，会冻伤组织），顺丰 48 h 内可达优先，超 48 h 建议高铁快送 |
| 新鲜血液 / 骨髓 | 人全血 4–6 mL、小鼠 ≥ 1 mL（其他物种 1–5 mL）；骨髓血 4–6 mL、骨髓组织 ≥ 200 mg | 紫头 EDTA 抗凝管，冰袋（2–8 ℃）湿冰运输，24 h 内送达；默认提取 PBMC，48 h 内寄送仍可处理，骨髓组织运输同新鲜实体组织，冲出的骨髓细胞按悬液样本同血液寄送；24 h 后中性粒细胞偏高风险增加（关注粒细胞请提前沟通） |
| 细胞系 / 单细胞悬液 | 浓度 700–1,200 个/μL，总量 10 万以上；活性 > 90%、结团率 < 10%、有核率 > 70%、直径 5–40 μm | 低吸附无 RNA 酶管，冰袋湿冰运输（参考血液类）；培养细胞用培养瓶装满培养基常温运输，夏季防高温、冬季防冻 |
| 冻存组织 | ≥ 200 mg | 修剪出目的组织、无菌纸吸干表面水分，液氮速冻后 −80 ℃ 保存，干冰运输；建议使用冻存 1 个月内样本，需通过 total RNA 质检（RIN > 7） |
| 冻存细胞 | 活细胞 ≥ 1×10⁶（冻存复苏有损耗，活性越高越好） | 细胞冻存液梯度冻存、液氮保存，干冰运输，避免室温久置；送样后一个月内处理 |
| 特殊组织送样量细则（常规 ≥ 200 mg 之外） | ||
| 需加量组织 | 正常肠 / 胃 > 300 mg；皮肤 / 黑色素瘤 > 300 mg；胆管胆囊 > 300 mg；生殖类 / 胎盘蜕膜 > 300 mg；脂肪 > 300 mg；动脉 / 静脉 / 血栓 / 心脏瓣膜 > 400 mg；硬骨 / 软骨、肌腱韧带 > 500 mg；牙龈 / 牙根髓 > 50 mg；眼科人 > 50 mg（小鼠每次 2 只 4 个组织） | |
* AbSeq 抗体孵育在细胞捕获前完成，同时做转录组 + 蛋白组不额外增加起始样本量，样本要求与常规单细胞一致；取样与送样细节请对照《武汉瑞兴生物单细胞类相关产品送样取样建议》；送样前请与业务经理确认并索取《样本信息单》。
分析内容
标准分析 STANDARD
- 转录组与蛋白表达定量数据质控、降维聚类前的表达矩阵构建
- 蛋白表达质控与归一化抗体 counts 校正、背景去除与标准化
- 联合降维聚类mRNA + AbSeq 蛋白数据联合（WNN 整合）降维与聚类
- 细胞亚群鉴定与 Marker 筛选基因 + 蛋白双维度 Marker 与功能注释
- 基因-蛋白表达相关性分析单细胞水平转录与蛋白表达的关联与差异
高级分析 ADVANCED
- 差异表达与分组比较mRNA / 蛋白双维度差异分析、组间细胞比例比较
- 细胞拟时序分析分化轨迹与状态转换
- 细胞通讯分析配体-受体推断，结合表面蛋白数据验证
- 蛋白修饰与信号通路胞内蛋白（磷酸化等）与通路活性分析
- 多组学整合调控网络可联合免疫组库（TCR/BCR）、靶向转录组等定制分析
应用案例
Medicine
肺移植受者基线免疫状态改变，SARS-CoV-2 mRNA 疫苗免疫应答受损
Altered baseline immunological state and impaired immune response to SARS-CoV-2 mRNA vaccination in lung transplant recipients
- 样本设计19 例肺移植（LTX）患者与 21 例健康对照（HC）在基线、接种后第 1 / 7 天采血，多组学检测共 106 份样本；其中 5 例 LTX + 9 例 HC 的 41 份 PBMC 行 BD Rhapsody 单细胞全转录组（WTA）+ AbSeq（23 种表面蛋白）检测，鉴定 17 个细胞簇
- 研究背景肺移植受者对 COVID-19 mRNA 疫苗的应答率不足健康人群的 30%，既往评估多聚焦体液与 T 细胞应答，缺乏对固有免疫与蛋白层面的系统解析
- LTX 患者基线呈促炎免疫状态：血浆 EN-RAGE（S100A12）、IL-6、IL-8 升高，单核细胞与树突状细胞 HLA-DR 表达降低——与重症 COVID-19 和脓毒症的免疫特征相似
- 转录组 + AbSeq 联合锁定特征单核细胞亚群：高表达 S100A 家族、低表达细胞因子与抗原递呈基因，是 mRNA 单独聚类难以清晰界定的群体
- 疫苗接种后应答全面减弱：结合抗体 GMT 仅升高 5.9 倍（HC 为 17 倍），中和抗体 GMT 214 vs HC 4,567，记忆 B 细胞频率降低 4 倍，IFN-γ 诱导幅度约为对照的 1/15
- MMRN 网络整合分析证实：基线免疫状态的改变与疫苗应答呈负相关——为免疫抑制人群的疫苗策略提供依据
Cell
人类黑色素瘤中的新抗原特异性 CD4⁺ T 细胞具有不同的分化状态，并与 CD8⁺ T 细胞、巨噬细胞和 B 细胞功能相关
Neoantigen-specific CD4+ T cells in human melanoma have diverse differentiation states and correlate with CD8+ T cell, macrophage, and B cell function
- 样本设计4 例患者来源的肿瘤抗原特异性 CD4⁺ T 细胞：2 例黑色素瘤患者（X205、X422）的肿瘤组织 + 2 例接受过细胞治疗患者（X197、X198）的外周血；单细胞靶向转录组 + AbSeq 表面蛋白组 + TCR 测序联合解析，鉴定 66 个肿瘤新抗原特异性 TCR 克隆型；另在乳腺癌队列中验证相关性
- 研究背景小鼠模型中，识别肿瘤抗原的 CD4⁺ T 细胞是免疫检查点抑制剂起效的必要条件，但其在人类肿瘤中的表型与功能长期不清；既往研究主要聚焦 CD8⁺ T 细胞
- 识别肿瘤新抗原的常规 CD4⁺ T 细胞高表达 CXCL13 与 PD-1，并分化为两类状态：表达记忆 / 滤泡辅助 T（TFH）标志物的亚群，以及表达细胞溶解标志物、抑制性受体与 IFN-γ 的亚群
- TCR 测序证实 97% 的肿瘤特异性 CD4⁺ T 细胞富集于 CXCL13⁺PD-1 亚群——CXCL13 可作为肿瘤反应性 CD4⁺ T 细胞的核心标志物
- 增殖性 TFH 样亚群与肿瘤内 B 细胞共定位，提示其在原位支持 B 细胞成熟与三级淋巴结构形成
- 肿瘤内 CXCL13⁺ CD4⁺ T 细胞频率与 CD8⁺ T 细胞、巨噬细胞转录状态、B 细胞成熟度及患者生存显著正相关；乳腺癌队列观察到类似相关性
常见问题
一次实验能检测多少种蛋白？
AbSeq 与流式细胞术 / 质谱流式相比有什么优势？
mRNA 和蛋白检测结果不一致，正常吗？
抗体可以自己挑吗？目录外的蛋白能测吗？
项目周期一般多长？
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