首先，通过两个案例分析这两种技术的细微差异。案例一，文献参考：A single-cell and single-nucleus RNA-Seq toolbox for fresh and frozen human tumors，发表在《Nature Medicine》(IF58)上，研究材料为人肿瘤组织，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。在神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq检测到更多的免疫细胞，如T细胞、B细胞、NK细胞等；而snRNA-seq则检测到更多实质性细胞，如神经嵴细胞和神经内分泌细胞，免疫细胞的检出显著降低，甚至没有被检测到。在乳腺癌转移样本中，scRNA-seq和snRNA-seq的结果与上述 findings 一致。两者在UMAP图中的重合度较好，各个细胞簇均有检测，但占比存在较大差异。案例二，文献参考：A pan-grass transcriptome reveals patterns of cellular divergence in crops，刊登于《Nature》(IF505)上，研究材料为泛草，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。研究显示，这两种方法能够良好地反映完整组织的表达模式（相关系数 r≥0.7），且特异基因的表达模式基本一致。接下来，作者对这两种技术的数据差异进行了比较，揭示在泛草样本中，scRNA-seq能够检测到更多转录本和基因，而snRNA-seq未经过组织解离的单细胞过程，其GO分析结果显示较低的应激反应；同时，在玉米的snRNA-seq细胞图谱中还发现了新的细胞亚群。最后，作者总结认为scRNA-seq和snRNA-seq技术互为补充，联合分析将发挥更大的技术优势。然后，接下来我们通过两个案例展示这两种技术的优势互补，爆发出强大的科研潜力。案例三，文献参考：Cells of the adult human heart，发表在《Nature》(IF505)上，研究材料为人心脏，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。该研究通过联合使用scRNA-seq和snRNA-seq数据，构建了完整的人心脏细胞图谱，强调了心肌细胞、周细胞以及成纤维细胞的细胞异质性，揭示了不同发育起源和特性的心房与心室细胞亚群，增进了研究者对人类心脏的理解，并为日后的研究提供了重要的依据。案例四，文献参考：Single-cell multi-omic and spatial profiling of human kidneys implicates the fibrotic microenvironment in kidney disease progression，发表在《Nature Genetics》(IF317)上，研究材料为人肾脏，应用技术为scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10x Visium、CosMx。该研究利用多种技术对81个肾脏样本中近338600个单细胞/细胞核进行了深入分析，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，并研究纤维化微环境在肾病进程中的作用。

scRNA-seq和snRNA-seq通过不同的方法（如细胞解离和细胞核提取）获取不同细胞中的基因表达信息，是目前成熟的技术手段。scRNA-seq作为单细胞检测的主流技术，在免疫细胞和小胶质细胞的检测上具有显著优势；而在一些较为脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）以及较大直径的细胞（如神经元、心肌细胞）或处理复杂临床样本时，snRNA-seq的优势更为明显。两者的互补特性使得在特定研究课题上，可以结合使用这两种技术手段达到研究目的。在此，我们推荐人生就是博-尊龙凯时，我们布局了先进的10x Genomics、Visium CytAssist、MALDI2、Astral等国际前沿的时空多组学平台，提供单细胞空间多组学的一站式解决方案，涵盖单细胞测序、单细胞蛋白组、空间转录组、空间蛋白组、深度空间代谢组、全息空间多组学及常规转录、蛋白和代谢组检测等。我们积累了丰富的项目经验，助力发表多篇高影响力的研究论文，欢迎联系我们，共同展开时空多组学联合实验，实现您的科研梦想。