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...
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...
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...
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...
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,然后乘以一个缩放因子(默认为10000)。最后,将得到的表情水平进行对数转换,以便表达值更符合正态分布。值得一提的是,在进行对数转换之前,每个值都会加上一个伪计数,这样即使在某个细胞中未...
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-seq分析使得基因表达分析达到了极高的分辨率。越来越多的人开始做单细胞分析,相关的分析工具也越来越多,然而在众多工具中找到合适的工具并建立适用于自己数据的数据分析方法也变得更加困难。2019年6月来自德国的学者Malte D. Leucken和Fabian J. Theis在Molecular Systems Biology上发表文章详述了单细胞RNA-...
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...
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...