利用单细胞进行 RNA-seq 是 Surani 实验室在 2009 年开发出来的,扩增的方法主要是使用将RNA pull down下来,然后使用polyT 引物反转录带 ployA 的 RNA,同时引物上含有特定的 anchor 序列。 研究人员借鉴了基于 microarray 用于 single cell sequence 的技术后,修改了一些实验条件(比如延伸时间等),从而获得全长的 c...
生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质 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...
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。
作者们使用点击化学进行全基因转录组分析方法,使用点击化学修饰的NTP处理小鼠胚胎干细胞。点击化学文库的准备需要大约8小时,作者们通过开发点击化学迭代方法用炔烃标记单个细胞核中的新生 RNA,但此过程中不会破坏核膜。通过测试该方法与PRO-seq之间的相关性,证明了...
单细胞RNA测序,通常简称为scRNA-seq,是一项革命性的生物技术,已经改变了我们对生命科学的理解方式。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。在本文中,我们将探讨单细胞RNA测序的意义以及它在生物研究中的应用。
新兴的单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术能够在单细胞水平研究转录组学情况。但是ScRNA-seq数据分析由于过多的零计数而变得复杂,也就是所谓的“dropout”事件,这是由于单个细胞内测序的mRNA量过少。 本文提出了scImpute,一种统计方法,可以准确而可靠地估算出scRNA-seq数据中的“dropout”。 scImpute自动识别可能的“...
他们利用微流体装置将带有条码的微珠和细胞一起装入微小的液滴,建立了快速、廉价、高通量的单细胞RNA-seq方法。这两种技术将细胞隔离在微小的液滴中,装上用于扩增的条码引物,由此检测数以千计的细胞。研究者们认为,Drop-seq和inDrop能够帮助生物学家进一步发现和分类人体细胞,绘制大脑等复杂组织的细胞多样性图谱,更...
以2i/LIF和ERCC插入RNA培养的小鼠胚胎干细胞(mESCs)为材料,用6种不同的文库制备方法(CEL-seq2/C1、Drop-seq、MARS-seq、SCRB-seq、Smart-seq/C1和Smart-seq2)制备单细胞RNA-seq数据。这些方法的不同之处在于独特的分子标志(UMI)序列的使用,UMI序列可以区分源自原始mRNA分子的read和在cDNA扩增过程中产生的复制...
1.基于scRNA-seq构建黑色素瘤单细胞图谱 首先基于发现集数据(5例肢端和3例皮肤肿瘤样本)进行细胞聚类分群,再基于marker基因进行细胞群鉴定,确定了免疫细胞(T细胞,B细胞,自然杀伤细胞,单核细胞,巨噬细胞)和非免疫细胞(黑色素瘤细胞,内皮细胞,纤维母细胞)多种细胞类型。并且发现AM和CM的免疫细胞组成占比区别很大。