为了减少由于扩增引起的误差,人们在一些单细胞测序的步骤中增加了UMI(unique molecular identifiers),UMIs 是由4-10 个随机核苷酸组成的序列组成,在 mRNA 反转录后,加入到文库中,每一个 mRNA随机连上一个 UMI,因此可以计数不同的 UMI达到计数 mRNA 数量的目的。 二、单细胞RNA-seq扩增技术的选择 如果我们想了解不...
单细胞转录组测序(Single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq) 是在单个细胞水平对mRNA 进行高通量测序的一项新技术,其原理是将多细胞生物分离的单个细胞中微量的转录组mRNA 通过高效扩增后再进行高通量测序。单细胞转录组测序能够有效解决组织样本无法破解的细胞异质性难题以及常规RNA-seq 被掩盖的细胞群内的转录组异质性...
单细胞 RNA 测序(Single cell RNA sequencing,scRNA-seq)是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序,便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。 1.单细胞测序与普通转录组测序的区别 普通转录组使用细胞混合物...
最常用的方法是对测序深度进行标准化,使每个细胞具有相同的reads数据量。 Seurat默认的标准化方法为 LogNormalize:以e为底数,log(每个细胞中基因的nCount_RNA / 该细胞内总Count*10000 + 1) ### 3. 数据标准化和均一化 ### pbmc.obj <- NormalizeData(pbmc.obj, normalization.method = 'LogNormalize', ...
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。
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。
最近准备把单细胞RNA-seq生信分析的全部流程都完整详细的介绍一边,会很基础全面,所以内容很多,会拆分成很多期,目标是让不同学科背景的同学,看这一份宝典,就能真的完全学会单细胞组学分析。 1. Single-cell RNA sequencing 首先简要介绍一下单细胞核糖核酸 (RNA) 测序分析和相关的基本分子生物学概念。所有测序分析都...
总的来说,作者们通过点击化学方法构建了单细胞分辨率的新生RNA测序方法scGRO-seq,scGRO-seq技术的单核苷酸空间和时间分辨率能够识别增强子-基因的转录爆发网络,可以对全基因组的转录调控机制以及基因-增强子作用进行检测。 原文链接: https://doi.org/10.1038...
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...