血管周围脂肪组织单细胞测序服务(2次竞价)
竞价结果(JJ23080411272162)
开始时间：2023-08-10 21:21:37 截止时间：2023-08-13 21:21:37 截止时间已过
成交单位：北京诺禾致源科技股份有限公司
成交价：
99000.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

采购单位：广州体育学院	联系人：张老师
E-mail：tycgzx602@163.com	联系电话：38027667
传真：无	联系手机：无
邮编：无	平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com
项目名称： 血管周围脂肪组织单细胞测序服务(2次竞价)	竞价编号：JJ23080411272162
采购类型：服务类	开始时间：2023-08-10 21:21:37
项目预算(元)：99,000.00	结束时间：2023-08-13 21:21:37
质保期及售后要求：详见附件
其他要求：详见附件

响应情况

资格及商务响应情况
项目	竞价要求		响应情况
资格条件	详见附件		全部响应，详见附件
付款方式	详见附件		全部响应，以采购方要求为准。
交付时间	签订合同后30天送货		签订合同后 25天送货。
交付地址	广州体育学院
质保期及售后要求	详见附件		全部响应，详见附件。完成服务后的1年内，继续提供技术支持，并解答实验与分析过程中的技术问题。同时，工作日期间，技术咨询和售后服务响应时间小于24小时。 项目结束后（即数据交付后）数据存储时间不少于1个月，采用移动硬盘进行数据传输。 提供不少于1年的质量保证期，在质保期内，免费进行疑难问题解答，对数据分析结果和相关软件产品进行使用指导，并通过技术人员上门、往来信函、电话、传真、电子邮件，解答用户在使用中碰到的各种技术问题。
其他要求：	详见附件		全部响应，详见附件。
报价情况
标的名称	品牌/型号	数量	响应情况	单价（元/%）
血管周围脂肪组织单细胞测序服务	详见附件	1.00	品牌：北京诺禾致源科技股份有限公司 型号：无	99000.000元
总报价	99000.000元
技术响应
标的名称	技术要求		响应情况
血管周围脂肪组织单细胞测序服务	详见附件		全部响应，详见附件。 二、性能指标 对9例样本安排取样，进行细胞核悬液的制备及质检，质检合格后，基于MobiNova®-100单细胞平台进行细胞捕获并进行表达谱文库构建，文库质检合格（有效数据Q30>85%）后，运用iIlumina Novaseq 平台进行测序，目标测序数据量在100G/样本。 三、生物信息学分析要求： 要求需包括基础分析、高级分析两大部分，分析内容及次数要需按照如下执行： (一)基础分析内容： 矩阵分析 1. 原始数据质量评估 2.对比参考基因组，统计有效Barcode、测序饱和度等信息 3. 实验捕获的细胞数目统计、检测的基因数目统计等，提供Web Summary网页版分析报告 Seurat标准分析 1. 基于表达矩阵，根据基因检出数/线粒体UMI占比/血红蛋白基因UMI占比等指标对细胞进行细胞过滤 2. DoubletFinder预测多细胞，去除数据中的多细胞 3. 使用PCA和t-SNE/UMAP算法对表达矩阵进行降维聚类分析 4. 基于Louvain的算法对细胞进行分群并以图形展示 5. 针对不同Cluster 中的基因进行差异分析，进行差异基因展示，Violin图，t-SNE/UMAP图，聚类热图 6. 差异基因关联展示，将各个cluster鉴定到的top 差异基因关联展示，更清楚地反映感兴趣的两个基因在各个cluster中的表达情况 7. 差异基因功能富集分析，包括GO/KEGG，以及Reactome（仅限于人和小鼠），提供每个cluster差异高表达基因的蛋白互作网络数据文件 8. 差异基因转录因子TF注释 (二)高级分析内容： 多样本整合分析 1. 多样本整合与批次效应矫正：Seurat CCA多样本整合分析，用于多样本批次矫正，不改变基因原始表达量UMI，纠正降维后的单细胞数据，用于后续细胞分群等分析。去除不同样本间的批次效应对后续细胞分群分析的影响 2. 辅助细胞定义： （1）基于marker gene进行细胞定义； （2）基于客户提供的marker基因进行定义，交付marker基因的UMAP图、小提琴图； 3. 进化分析：Monocle拟时分析，采用Monocle2/3软件进行拟时序分析，推论进化轨迹。拟时起点推断，基于CytoTRACE软件或SCENT软件提供的算法推断最可能的拟时起始位置 4. 功能分析：差异富集分析，不同样本或细胞亚群之间的GO/KEGG/Reactome富集分析 5. 细胞通讯分析：基于CellphoneDB进行受配体分析 6. SCENIC分析： （1）基因调控网络，推断转录因子与潜在靶基因之间的共表达模块；基于DNA-motif分析潜在的直接相关的靶基因； （2）细胞活性聚类，构建细胞每个转录因子共调节模块（AUC）；确定每个转录因子活性AUC阈值，将细胞分为某种调节子的on或者off两种状态，然后进行后续的细胞聚类分析
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