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...
从STAR 2.7.9a版本开始,STARsolo还能够正确定量多比对read,使其成为快速准确的scRNA-seq处理的非常有吸引力的选择(Kaminow等,2021)。STARsolo的另一个好处是它可以灵活地实现细胞barcode和UMI搜索:了解其在read内的相对位置和每个序列的长度,就可以处理大多数scRNA-seq方法生成的数据。 Alevin的开发人员也认识到了上...
对于每个基因,使用中位数回归估计整块和单细胞RNA-seq数据集在归一化前后的计数与测序深度关系。(a)左图显示了在一个大的RNA-seq数据集中对3个基因未归一化表达与对数测序深度估计回归,不包含零测量值,低、中、高表达定义分别为非零未归一化测量...
Fig 1.肾脏scRNA-seq数据创建和分析流程。数据矩阵生成和质量控制 单细胞分析的关键是barcode，在逆转录过程中，barcode被添加到RNA分子中，从而可以识别单个细胞。第一个分析步骤是生成数据矩阵，数据矩阵表示来自原始测序文件的转录本数据库的barcode（细胞）。对于10×基因组学数据，CellRanger （table1，总结了文中...
使用Seurat和相关工具来执行单细胞表达数据的分析,包括数据过滤,QC,整合(降维),聚类和标记识别 为什么要学习single-cell RNA-seq 在整个人体组织中,细胞类型、状态和相互作用是非常多种多样的,为了更好的了解这些组织和存在的细胞类型,我们需要更高分辨率的技术,而scRNA-seq提供了在单个细胞水平上表达哪些基因的信息,...
学习生信代码的朋友可以直接跳转到下面2.7 实战案例,有完整和详尽的代码和分析流程。 2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将此...
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...
主要分析流程 原始数据处理 细胞降维与聚类 细胞类群鉴定 基因差异表达分析 基因功能注释,细胞通讯,通路差异分析等 一,数据处理 -- Cellranger 在本篇文章中,我们都是基于10X来源的单细胞数据 Cellranger输入的每个样本包含3个文件:L1, R1,R2 rawdata.sample1.png ...
Fig 1.肾脏scRNA-seq数据创建和分析流程。 数据矩阵生成和质量控制 单细胞分析的关键是barcode,在逆转录过程中,barcode被添加到RNA分子中,从而可以识别单个细胞。第一个分析步骤是生成数据矩阵,数据矩阵表示来自原始测序文件的转录本数据库的barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger (table1,总结了文中提到的...