首先，我们通过两个案例来分析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 (IF 58)

研究材料：人肿瘤组织

应用技术：scRNA-seq 和 snRNA-seq

在研究神经母细胞瘤时，scRNA-seq 检测到了更多的免疫细胞，例如 T 细胞、B 细胞和 NK 细胞，而在 snRNA-seq 的结果中则发现了更多的实质性细胞，如神经嵴和神经内分泌细胞，免疫细胞的检测显著降低甚至未能检测到。在乳腺癌转移样本的分析中，scRNA-seq 和 snRNA-seq 的结果基本一致。两者在 UMAP 图中的重合度相对较高，各个 cluster 均有检测到，尽管占比存在明显差异。

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：泛草

应用技术：scRNA-seq 和 snRNA-seq

这项研究表明，scRNA-seq 和 snRNA-seq 都能够很好地反映完整组织的表达模式（相关性系数 r ≥ 0.7），且两者特异基因的表达模式基本一致。接下来，作者比较了这两种技术的数据差异，发现 scRNA-seq 能检测到更多的转录本和基因数量，而 snRNA-seq 由于没有经过组织解离单个细胞的过程，其 GO 结果显示出更低的应激反应。此外，在玉米的 snRNA-seq 细胞图谱中发现了新的细胞亚群。最后，作者总结认为，scRNA-seq 和 snRNA-seq 这两种技术能够优势互补，联合分析能够发挥更大的技术优势。

技术优势的综合分析

接下来，我们通过两个案例来展示这两种技术在实际应用中的优势互补：

案例三

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 和 snRNA-seq

这项研究通过联合应用 scRNA-seq 和 snRNA-seq 数据，揭示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，并展示了不同发育起源与特性的心房和心室细胞亚群。这种综合方法为进一步理解人类心脏的复杂性以及为未来的研究提供了宝贵的参考。

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 10x Visium、CosMx

本研究利用 scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq 以及 Visium 和 CosMx SMI 空间转录组测序平台，对 81 个肾脏样本的近 338,600 个单细胞/细胞核进行了全面分析，旨在揭示健康与疾病状态下肾脏细胞类型与组织结构的复杂性，并探讨纤维化微环境在肾病预后中的作用。

如今，scRNA-seq 和 snRNA-seq 分别运用解离和抽核等不同方法获取细胞内的基因表达信息，已经成为成熟的技术手段。scRNA-seq在免疫细胞和小胶质细胞检测方面具有明显优势，而在处理一些较脆弱的基质细胞（如肝实质细胞和肾足细胞）、大直径细胞（如神经元和心肌细胞）以及经过冷冻保存的临床样本时，snRNA-seq 展现出明显的特点。通过优势互补，在相同的研究课题中灵活运用两种技术，可以有效实现研究目标。

为了推动相关研究，我们推荐尊龙凯时提供的先进技术，包括 10x Genomics、Visium CytAssist、MALDI2、Astral 等国际顶尖的时空多组学平台。这些平台结合了单细胞空间多组学联合解决方案，包括单细胞测序、单细胞蛋白组学、空间转录组学、空间蛋白组学、深度空间代谢组学等，积累了丰富的项目经验，帮助研究人员在高水平的期刊上发表成果。欢迎联系我们，开启您的时空多组学联合实验之旅！