scRNA-seq 非常适合研究细胞群的异质性。例如,识别组织的细胞类型,定义不同细胞类型的"转录指纹",研究细胞分化,探索疾病或环境因素导致的细胞组成变化等。 单细胞测序的经典流程:分离单细胞(核),将RNA转换为cDNA,准备测序文库(illumina)后测序。 SMART-seq2是一种低通量单细胞测序法,提供全长转录组的定量,适合研究...
GUIDE ╲ 随着高通量单细胞RNA-seq测序技术的发展,scRNA-seq数据集的大小已经从单个细胞增长到数百万个细胞,如何将这些高维度的数据可视化也是生物信息一个重要的应用领域。这一期给大家介绍一些scRNA-seq文章中常见的图,希望给大家带来一些新的作图思路. 我们下面主要介绍的是R 包Seurat提供的作图功能。常见的scRNA-se...
什么是单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据? 单细胞 RNA 测序(single-cell RNA seq,scRNA-Seq)是一种用于分析单个细胞中基因表达水平的技术。即可以在单个细胞的水平上检测 RNA 表达。传统的 RNA 测序( Bulk RNA-Seq)方法只能测量样本整体的表达水平,而不能反映细胞间的异质性。
生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现, Seurat 4.0。 1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞(PBMC)数据集。 # Seurat_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F...
文章单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门中涉及Seurat对象的构建、访问和数据提取等操作,本文将对Seurat对象的结构进行深入解读。 1. 单细胞分析中Seurat对象的结构 Seurat R包,主要用于分析单细胞RNA测序数据。Seurat包实现了单细胞RNAseq数据分析的主要步骤,包括质控、归一化、可视化、聚类、差异表达等。Seurat...
单细胞RNA测序,通常简称为scRNA-seq。这项技术使研究人员能够深入了解单个细胞的基因表达模式,揭示了生物体内的细胞异质性和功能多样性。
小果今天介绍单细胞测序平台中最受欢迎的10×genomics的原理。 单细胞测序(Single cell RNA sequencing,scRNA-seq)是在单个细胞水平进行转录组学分析的技术。在单个细胞的分辨率下,科学家能真正的定义细胞类型特定的基因表达,分辨出细胞的异质性。这是过去RNA-seq所无法企及的。
普通单细胞转录测序(scRNA-seq)分析主要依赖于编码基因表达进行细胞分型等分析,而研究表明相比蛋白编码基因,lncRNA具有更强的细胞特异性。在传统Bulk-seq检测中,在细胞亚群或单个细胞中的高表达lncRNA往往在组织水平表现为低表达。而单细胞lncRNA测序则可显著提升对细胞亚群特异性lncRNA的检测能力。
近几十年来,越来越多的研究使用RNA-seq数据探索了肺癌的潜在预后标志物,并提高了我们对肿瘤发生和进展的理解,但这些预后特征是基于RNA-seq数据,它无法检测肿瘤样本中确切的细胞和分子变化。单细胞RNA测序(scRNA-seq)能够在单细胞水...
1.Bulk RNA-seq(大量RNA-seq)、scRNA-seq、snRNA-seq的区别? (转录组测序即RNA-seq分为bulk、single cell、single nucleus三种测序技术) 传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。