Ⅱ. 从生物样本到可分析的单细胞数据 典型的工作流程包括:单细胞解离、单细胞分离、文库构建和测序。 单细胞悬浮液的制备作为第一步,是在一个被称为单细胞解离的过程中产生的,其中组织被消化。为分析每个细胞中的 mRNA,必须分离细胞。 单细胞分离:基于平板的技术将细胞隔离到平板上的孔中,但基于液滴的方法依赖于...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 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...
我们将用来演示数据集成的数据集包含多个骨髓单核细胞样本。这些样本最初是为2021年单细胞分析NeurIPS竞赛中的开放问题创建的。使用10x Multiome方案测量同一细胞中的RNA表达(scRNA-seq)和染色质可及性(scATAC-seq)。我们此处使用的数据版本已经过预处理,以去除低质量的细胞。 让我们使用scanpy读取数据集以获取AnnData对象。
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...
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...
然而,单核RNA数据或表观基因组数据(通过测序测定转座酶可获得的染色质,ATAC-seq)应与全基因组比对,因为细胞核主要含有premRNA,其包括内含子区域。Raw read计数通常也会过滤掉在极少数细胞中检测到的基因,从而有效地减少数据矩阵的大小。分析管道的下一步是质量控制(QC),例如识别每个barcode的counts数,每个barcode的...
已经成为Scanpy和Seurat单细胞分析平台中默认聚类的方法。已有研究表明,它在单细胞RNA- seq数据聚类方面优于其他聚类方法(Duo ' et al, 2018;(Freytag et al, 2018)。 从概念上讲,Louvain 算法将社区检测为一组单元,它们之间的链接比从单元的总链接数预期的要多。优化的模块功能包含一个解析参数,允许用户确定...
单细胞RNA-seq数据通常包含许多由于原始RNA扩增失败而导致的缺失值或dropouts。(注解: dropouts是指空beats)。dropout 的比例是跟 protocol 相关,而且与每个细胞测序的reads数密切相关。dropout event 增加了细胞间的变异。导致信号对每个基因的影响,模糊了基因-基因关系的检测。由于在scRNA-seq中可能无法检测到大量真正表...
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...
大批量单细胞rna-seq数据质量控制和分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 第一步、原始测序文件的fastq格式或者比对完的sam/bam格式作为输入文件,运行相关命令; 第二步、测序片段水平的质量控制; 第三步、多细胞水平的质量控制; 第四步、单个细胞层面的质量控制; ...