首先，通过两个案例分析一下scRNA-seq和snRNA-seq这两种技术之间的细微差异。

案例一参考文献：A single-cell and single-nucleus RNA-Seq toolbox for fresh and frozen human tumors，发表期刊：Nature Medicine（IF58）。研究材料为人肿瘤组织，应用技术包括scRNA-seq和snRNA-seq。在神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq成功检测到了更多的免疫细胞，如T细胞、B细胞和NK细胞等，而snRNA-seq则更多地识别了实质性细胞，例如神经嵴细胞和神经内分泌细胞，免疫细胞的检测率显著降低，甚至未被检测到。乳腺癌转移样本的结果与上面相似，显示出这两种技术在UMAP图上的重叠度较高，各个cluster均有所检测，但占比存在显著差异。

案例二参考文献：A pan-grass transcriptome reveals patterns of cellular divergence in crops，发表期刊：Nature（IF505）。该研究以pan-grass作为材料，使用scRNA-seq和snRNA-seq技术，均有效反馈了组织的表达模式（相关性系数r≥0.7），并且两者特异性基因的表达模式几乎一致。作者对这两种技术的数据差异进行了比较，发现在泛草中，scRNA-seq检测到的转录本和基因数量均高于snRNA-seq，而后者未经过组织解离的细胞处理，GO分析结果和应激反应则相对降低。此外，在玉米的snRNA-seq分析中发现了新的细胞亚群。作者总结指出，scRNA-seq与snRNA-seq技术间的优势互补，使得联合分析能够充分发挥更大的技术优势。

接下来，通过两个案例继续探讨这两种技术如何优势互补，从而产生强大的研究能量。

案例三参考文献：Cells of adult human heart，发表期刊：Nature（IF505）。本研究通过联合应用scRNA-seq和snRNA-seq，构建了完整的人类心脏细胞图谱，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。这为学界深刻理解人类心脏提供了更有价值的研究参考。

案例四参考文献：Single-cell multi-omic and spatial profiling of human kidneys implicates the fibrotic microenvironment in kidney disease progression，发表期刊：Nature Genetics（IF317）。此研究利用scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10x Visium和CosMx平台，分析了81个肾脏样本接近338600个单细胞及细胞核，意在揭示健康与病态下肾脏细胞类型及组织结构的复杂性，并探讨纤维化微环境在肾病预后中的作用。

scRNA-seq和snRNA-seq作为成熟的技术手段，通过不同的细胞解离及提取细胞核方法获取基因表达信息，scRNA-seq在免疫细胞和小胶质细胞的检测上展示了明显优势，而snRNA-seq则在处理脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）、直径较大的细胞（如神经元和心肌细胞）、以及长期保存的样本时具有显著的检测优势。因此，这两种技术的结合使得研究者在同一项目中可以合理集成应用，最大化研究潜力。

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