首先，通过以下两个案例分析scRNA-seq和snRNA-seq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 (IF 58)
研究材料: 人肿瘤组织
应用技术: scRNA-seq与snRNA-seq

在神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq检测到更多免疫细胞（如T细胞、B细胞、NK细胞），而snRNA-seq则发现了更多实质性细胞（如神经嵴细胞和神经内分泌细胞），免疫细胞的检出率显著降低。在乳腺癌转移样本中，二者的结果与上述发现基本一致，且在UMAP图中，scRNA-seq和snRNA-seq的重合度较高，各个群体都有检测，但数量比例存在较大差异。

案例二

参考文献: A pan-grass transcriptome reveals patterns of cellular divergence in crops
发表期刊: Nature (IF 505)
研究材料: Pan-grass
应用技术: scRNA-seq与snRNA-seq

在这一研究中，scRNA-seq和snRNA-seq均成功反映了组织的表达模式（相关性系数 r ≥ 0.7），且特异基因的表达模式相似。作者比较了二者的数据差异，结果显示scRNA-seq能检出更多转录本和基因，snRNA-seq则没有经历细胞解离过程，其GO分析表明应激反应较低。此外，在玉米的snRNA-seq细胞图谱中发现了新的细胞亚群。最终，作者总结出scRNA-seq与snRNA-seq可以互补，联合分析将发挥更大的技术优势。

案例分析

参考文献: Cells of the adult human heart
发表期刊: Nature (IF 505)
研究材料: 人心脏
应用技术: scRNA-seq与snRNA-seq

该研究通过结合scRNA-seq和snRNA-seq的数据，构建了完整的人心脏细胞图谱，强调了心肌细胞、周细胞和成纤维细胞的细胞异质性，揭示了不同发育起源的心房和心室细胞亚群，提升了对人类心脏的理解，为未来的研究提供了重要参考。

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 (IF 317)
研究材料: 人肾脏
应用技术: scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10xVisium、CosMx

此研究结合了scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq与空间转录组测序平台，对81个肾脏样本的近338,600个单细胞/细胞核进行了分析。研究揭示了健康与疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性，并探讨了纤维化微环境在肾病预后中的作用。

在当今生物医学研究中，scRNA-seq和snRNA-seq分别通过不同的细胞解离和细胞核提取方式，成为成熟的技术手段。scRNA-seq在免疫细胞和小胶质细胞的检测中展现出优势，而对于脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）及临床样本等情况，snRNA-seq则表现出明显的优势。两者优势互补，在必要时可以在同一研究中集成应用，以实现更全面的分析。

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