bulk RNA-seq获得的是组织或器官等大量细胞中表达信号的均值,无法获取细胞之间的差异信息(即丢失了细胞的异质性), 而单细胞测序技术可以很好的弥补bulk RNA-seq这一不足,即获取混合样本中细胞的异质性信息。 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Seu...
结果发现,在真实数据中出现更高的多聚体,表示多个RNA聚合酶同时转录(图2b),同时分析了多聚体之间的距离分布发现,真实数据中多聚体具有更紧密的RNA聚合酶分布(图2c),进一步说明了scGRO-seq能够捕获到转录爆发现象。
图7 RNA速率分析图8 转录因子活性分析 scRNA-seq送样要求: 新鲜组织、血液样本、单细胞悬液寄送: 组织样品 血液 单细胞悬液 样品量 组织>0.2g 人4mL,鼠1-2mL 细胞量>10^6 保存 组织保存液 保证浸没组织样品 抗凝管 自选缓冲液 运输 冰袋运输4℃左右 ...
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...
在阅读文献时,我们经常会看到有些课题组使用了单细胞RNA测序(scRNA-seq),有些则使用了单细胞核RNA测序(snRNA-seq)。一字之差,似乎也暗藏玄机。尽管这两种技术的原理相似,但它们各有优势,因此适合不同的应用。本文讨论了scRNA-seq和snRNA-seq的各个方面,也介绍了如何为您的研究选择合适的方法。
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。
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...
单细胞转录组测序(single cell RNA sequencing, scRNA-seq)对组织中的细胞进行独立分析,在细胞图谱构建、细胞亚群细化及稀有细胞类型鉴定、疾病标志性致病基因及干细胞发育分化等过程中发挥重要作用。单细胞转录组学在人类健康方面主要涉及发育研究、免疫系统研究和肿瘤的研究。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)是剖析细胞间分子异质性的有力工具。目前,大多数scRNA-seq方法涉及组织解离和随机条形码,有时借助荧光激活细胞分选(FACS)来纯化感兴趣的细胞。悬浮液中的单细胞随后使用微流体装置如Chromium Controller (10× Genomics)进行测序。这些方法特别适合于以无偏见的方式描绘大量细胞,随后进行生物信息...
图5. 单细胞RNA测序揭示免疫疗法后的非小细胞肺癌肿瘤微环境重塑 除了研究疾病相关的分子机制,优化药物治疗,scRNA-seq可以帮助研究物种的发育。通常在器官发育早期,细胞集合从组织学上看起来相同,但之后会往不同的方向分化,成为不同的细胞类型。了解这些分化细胞的精准基因表达有助于提高对器官发育过程的理解,单细胞测...