单细胞测序技术是在单个细胞水平上,对基因组、转录组和表观基因组水平进行分析测序技术。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...
在分析细胞计数数据的成分变化时,需要考虑多种技术和方法学限制。一项挑战是实验重复次数较少,这会导致在使用频率统计检验进行差异丰度分析时出现较大的置信区间。更重要的是,单细胞测序自然受到每个样本细胞数量的限制——我们无法对组织或器官中的每个细胞进行测序,而是使用一个小的、有代表性的快照来代替。然而,这迫...
单细胞 RNA-seq 为我们了解组织的组成等提供非常好的工具,而单细胞测序的效果也取决于我们到底测多少细胞,一般而言几百个细胞的单细胞测序不仅仅捕获常见的细胞成分,也会捕获稀少类型的细胞。由于 RNA 降解,细胞的凋亡和实验误差等原因,一些数据将会被排除,不纳入数据分析环节,因此初始选择的细胞个数往往会大于我们目...
然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进行的各种分析,从归一化、积分和过滤方法到推断细胞类型的方法, 分化轨迹和表达动态。鉴于它是所有这些分析的起点,对该矩阵的稳健而准确的估计是支持和实现准确而可靠的后续分析的基础和关键步骤。原始数据处理中的根本错误估计可能会导致更...
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。
首先是导入数据,然后创建一个Seurat对象,接下来对数据进行质控(选择基因,细胞,标准化..),之后就要开始正式的分析了,先归一化,再PCA降维,然后就要开始聚类啦,那为什么要先降维再聚类呢,那是因为降维可以让数据降维到x轴和y轴上两个维度,这样也更方便聚类,因此RunPCA后就是FindNeighbors,参数如果选择dim为10,就是在...
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 ...
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 ...
此外,scRNA-seq技术可分为全长和3'富集方法。全长方案的数据可能会受益于考虑了基因长度的标准化方法,而3'富集测序数据则不然。TPM归一化是全长scRNA-seq数据常用的归一化方法,它来自bulk RNA-seq分析。 标准化是对细胞计数数据进行缩放处理以使其在细胞之间可比,也可以在基因层面对基因计数进行归一化 (scale)...
首先,这项研究的最大创新性在于其数据的广度和深度。通过整合超过2630万个细胞或细胞核的数据,涵盖了...