首先，我们通过两个案例来分析scRNA-seq和snRNA-seq技术之间的细微差异：

案例一

参考文献：Asingle-cellandsingle-nucleusRNA-Seqtoolboxforfreshandfrozenhumantumors
发表期刊：Nature Medicine（IF58）
研究材料：人肿瘤组织
应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq

在神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq能检测到更多的免疫细胞，例如T细胞、B细胞和NK细胞等。然而，snRNA-seq则更倾向于检测实质性细胞，如神经嵴细胞和神经内分泌细胞，同时免疫细胞的检出显著降低，甚至未被检测到。在乳腺癌转移样本中的分析结果与上述一致，scRNA-seq和snRNA-seq在UMAP图中的重合度也较好，虽然在不同细胞群体的占比有所差异。

案例二

参考文献：Apan-grasstranscriptomerevealspatternsofcellulardivergenceincrops
发表期刊：Nature（IF505）
研究材料：泛草
应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq

在该研究中，scRNA-seq和snRNA-seq都能很好地反映完整组织的表达模式，相关性系数达到r≥0.7，且两者的特异基因表达模式基本一致。作者进一步比较了scRNA-seq与snRNA-seq的数据差异，得出了在泛草中scRNA-seq检测到更多转录本和基因的结论，而snRNA-seq因未经过组织解离的步骤，其应激反应GO结果较低，并发现了玉米snRNA-seq中新的细胞亚群。最后，研究指出scRNA-seq和snRNA-seq技术的优势互补，通过联合分析能够发挥更大的潜力。

案例三

参考文献：Cellsoftheadulthumanheart
发表期刊：Nature（IF505）
研究材料：人心脏
应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq

该研究通过scRNA-seq与snRNA-seq数据的结合，成功绘制出完整的人心脏细胞图谱，强调了心肌细胞、周细胞及成纤维细胞的细胞异质性，揭示了不同发育来源和特性的心房及心室细胞亚群。这一研究显著提升了对人类心脏的理解，为未来相关研究提供了更具价值的参考。

案例四

参考文献：Single-cellmulti-omicandspatialprofilingofhumankidneysimplicatesthefibroticmicroenvironmentinkidneydiseaseprogression
发表期刊：Nature Genetics（IF317）
研究材料：人肾脏
应用技术：scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10x Visium、CosMx

该研究运用scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq以及空间转录组测序平台对81个肾脏样本近338,600个单细胞及细胞核进行分析，旨在揭示健康与疾病状况下肾脏细胞类型及组织结构的复杂性，探讨纤维化微环境在肾病预后中的角色。

值得一提的是，scRNA-seq和snRNA-seq分别通过解离和提取核材料等方法获取细胞中的基因表达信息，这些技术手段已经相对成熟。scRNA-seq在免疫细胞和小胶质细胞的检测中表现出显著优势，然而在处理一些较为脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）、较大直径的细胞（如神经元细胞、心肌细胞）或需长时间确认病理的临床样本时，snRNA-seq技术则显现出明显的优越性。两者的优势互补，意味着在必要时，可以在同一研究中同时应用这两种技术以达到研究目的。

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