这个对象里面包含13714行(基因),2700列(细胞)。 标准预处理流程 质量控制,标准化和归一化,挑选高变基因,降维,聚类,分群。 质量控制,挑选细胞 主要就是根据nfeature\nCount\线粒体基因比例挑选合适的细胞。 每个细胞中测到的基因太少或太多的(nfeature), 每个细胞内检测到的分子总数nCount(UMI总数)太多或太少
srat[["percent.rb"]]<-PercentageFeatureSet(srat,pattern="^RP[SL]")head(srat$percent.rb) 6去除双细胞 scRNAseq的理想情况是每个barcode下只有一个细胞,但在实际情况中会有两个或多个细胞共用一个barcode,我们称之为doublets。🫠 识别并去除doublets的方法很多,常用的有:👇 Scrublet; doubletCells; cxds...
单细胞数据分析流程 SMART技术 数据质量控制 FastQC基于JAVA开发,在linux环境下使用命令行运行,可以快速地对RNA-Seq进行数据质量控制。 RSeQC基于Python开发,用于评估RNA-Seq数据的覆盖均匀性等。 fastp基于C++开发,用于对原始测序数据进行随机抽样等操作。 序列比对及基因注释 HISAT2用于处理RNA-Seq的序列比对。 Samtool...
scRAN工作流程图 单细胞转录组原始数据格式 数据格式一:FASTQ FASTQ文件可以直接通过FastQC进行质控分析。 数据格式一:BCL 对于BCL格式可以使用10x工具cellranger mkfastq,将BCL文件转换为FASTQ文件,转换需要提供csv矩阵文件(包含lane、sample和index三列数据),转换之后的FASTQ文件同样可采用FastQC进行质控。 单细胞RNA-seq...
单细胞测序的第一步是将细胞分离开来，通常使用细胞排序流式细胞术（FACS）或微流体芯片等技术实现。这一步骤非常关键，需要确保每个细胞都能够被准确地分选出来，并且保持其完整性。在细胞分选中，通常会使用荧光染料来标记不同类型的细胞，然后通过流式细胞仪将它们分选出来。此外，也可以使用微流体芯片等微型装置将...
然后我们来看一下我们构建的Seurat对象是什么样子的(其中assays存储的为表达矩阵;meta.data存储的为细胞信息;active.ident存储的为表达矩阵细胞名;active.assay存储的为表达矩阵的名) #使用pbmc.data函数可以读取表达矩阵,这里我们简单看一...
单细胞测序是一种用于分析单个细胞基因组、转录组、表观组等信息的技术。与传统的群体细胞测序方法不同，单细胞测序可以揭示细胞异质性、追踪细胞发展过程和解析复杂组织的细胞组成。以下是单细胞测序的一般流程：1. 样本准备 细胞分离：从组织样本中分离出单个细胞。这可以通过机械方法（如组织切割）、酶解（如使用酶...
单细胞ATAC实验流程基于转座酶介导的染色质开放区域切割与高通量测序技术，旨在解析单个细胞水平的染色质可及性特征。实验操作需在无菌环境及低温条件下完成，主要步骤包括细胞分离、核提取、转座反应、文库构建与测序。以下为具体流程：细胞悬液制备需使用预冷的PBS缓冲液，离心参数设定为300×g、4℃条件下离心5分钟，...
单细胞分析是指从单个细胞层面对基因表达、蛋白质活动或其他生物分子进行研究的技术。这种分析方法可以揭示细胞异质性和个体细胞之间的细微差异。单细胞分析的一般流程如下。 1.样本准备: 首先要通过组织解离或流式细胞分选等方法获取单细胞悬液。 2.单细胞捕获与逆转录: ...
单细胞生信分析流程 单细胞生信分析流程 接着对数据进行预处理，去除低质量的细胞。然后进行细胞类型注释，确定细胞的种类。评估数据的批次效应，减少其对结果的影响。开展基因表达定量，明确每个基因的表达水平。进行差异表达基因分析，找出不同细胞间的差异。构建基因共表达网络，探究基因之间的关联。对细胞进行聚类分析，...