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...
pattern = "^MT-")project[["ribo.per"]] = PercentageFeatureSet(project, pattern = "^RP[SL][[:digit:]]")project[["redcell.per"]] = PercentageFeatureSet(project, pattern = "^HB-")project <- subset(project, subset = nFeature_RNA >= nfeature & nCount_RNA...
例如,特定药物可以诱导细胞类型的转分化,这将反映在细胞身份组合物中。需要足够的细胞和样本数量才能准确确定细胞同一性簇比例和背景变异。可以在已知细胞类型或对应于例如最近受扰动影响的细胞的细胞状态的形式的细胞身份簇的水平上进行组成分析。 差异丰度分析比较两种条件下细胞类型的组成。两种模式的样品含有不同比例...
单细胞RNA-seq常规分析流程一般包括以下步骤: 1.数据预处理: 质量控制:检查测序数据的质量,去除低质量的reads。 过滤:去除接头序列、poly(A)尾等。 比对:将reads比对到参考基因组上。 2.细胞鉴定: 细胞聚类:根据基因表达模式对细胞进行聚类。 细胞类型鉴定:使用已知的细胞类型标记基因或参考数据集来鉴定细胞类型。
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; ...
StarScope 是达普生物自主开发的,其基于 STARsolo 和 Seurat 的 nextflow pipeline, 提供一站式的单细胞 RNA-seq 分析方案,可完成从原始的 reads 到细胞基因表达矩阵输出,并生成一个完整的 HTML 格式数据报告,表达结果还可接入多种下游分析。 ▉软件功能: ...
直接借鉴里面的分析pipeline 1. 构建index 这里用的是lncRNAKB这个数据库,省了不少事,既然NC都用了,那我们也用这个吧。http://psychiatry.som.jhmi.edu/lncrnakb/ 直接下载fasta和gtf文件,然后构建索引。 1 2 3 4 5 6 # hisat2提供了两个python脚本将GTF文件转换成hisat2-build能使用的文件 ...
本文将介绍scRNA-seq的常规分析流程。 1. 数据预处理: scRNA-seq数据首先需要进行质量控制和预处理。这包括去除低质量读段、过滤掉可能的污染和非细胞来源的序列、去接头和长度筛选等步骤。常用的工具如FastQC、Trimmomatic和Cutadapt等可以帮助完成这些工作。 2. 细胞鉴定: 在预处理后,需要识别并排除可能的空泡、碎片...