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...
与批量RNA-seq类似,由于不同细胞捕获的RNA量存在差异,不能直接比较不同细胞中每个基因的捕获转录本数量。因此,需要进行标准化处理,以使不同细胞间的基因表达水平可以相互比较。单细胞RNA-seq数据分析中最常用的标准化方法与TPM(每百万读数的转录本数)概念类似 - 即对每个细胞的特征表达量进行标准化,然后乘以一个缩...
单细胞RNA测序数据在许多方面与bulk RNA测序不同。大多数scRNA-seq技术生成的read序列包含三个关键信息: 识别RNA转录本的cDNA片段; 细胞barcode(CB)用于识别表达RNA的细胞; 唯一分子标识符 (UMI) 用于处理PCR重复read。 与bulk RNA测序相比,scRNA-seq处理的RNA量要少得多,并且进行更多的PCR循环。因此,UMI变得非常...
虽然这些模型通常适用于单细胞RNA-seq数据,但可能必须应用几个额外的过滤器或启发式方法才能在单核RNA-seq数据中获得稳健的过滤,就像DropletUtils的emptyDropsCellRanger函数中那样。 2.5.2 双联体检测 除了确定哪些细胞条形码对应于空滴或受损细胞之外,人们还可能希望识别那些对应于双联体或多联体的细胞条形码。当给定的...
解读纯生信挖掘单细胞RNA-seq等多组学数据发6分+文章 米晶子 378 0 生信分析蓝海方向——双疾病分析,毕业用它就够了 尔云间 5668 0 突破铜死亡生信分析内卷,向非肿瘤领域开拔进军!5分+思路奉上,拿去抢占先机/文献解读 尔云间 1037 4 转录组测序(RNA-seq)分析 DLab实验室 2.7万 22 1.2 网络药理学 SCI...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处...
单细胞RNA-seq数据分析最佳实践(上) Pre-processing and visualization Normalization 计数矩阵中的每个计数代表细胞 mRNA 分子的成功捕获、逆转录和测序(框 1)。由于每个步骤固有的变异性,相同细胞的计数深度结果却可能不同。因此,当基于计数数据比较细胞间的基因表达时,任何差异可能仅由采样效应( sampling effects.)引...
浆细胞是一种白血细胞,负责产生抗体,这些抗体帮助身体对抗感染和疾病。 研究背景 多发性骨髓瘤 (MM) 的发展被认为涉及多步转化过程,但细胞遗传学异常和分子改变在决定多发性骨髓瘤 (MM) 细胞命运中的作用尚不清楚。在这里,我们分析了单细胞RNA-seq数据和大量基因谱,以揭示与MM发育相关的新特征。
【数据分析】最好的单细胞RNA-seq分析实践教程(一) 参考文献: M. D. Luecken, F. J. Theis, “Current best practices in single‐cell RNA‐seq analysis: a tutorial.” Mol. Syst.Biol. 15, e8746 (2019). DOI:10.15252/msb.20188746