通过这样的反卷积过程,BisqueRNA能够基于批量RNA-seq数据估计出细胞类型的比例,从而提供了对样本中细胞异质性的洞察。这种方法在细胞组成分析中具有广泛的应用,并为我们理解组织和疾病发展提供了重要的信息。 总的来说这类bulk反卷积方法往往需要一个定义好细胞亚型类型的单细胞基因表达谱数据或者定义好细胞亚型的markers...
使用BayesPrism对大量RNA-seq数据集TCGA-GBM进行反卷积,使用Yuan等人从8个保留队列中收集的scRNA-seq数据集。 rdata文件包含运行BayesPrism所需的四个对象: bk.dat:批量RNA-seq表达的样本按基因原始计数矩阵。行名是样本id,而列名是基因名。 sc.dat:单细胞RNA-seq表达的细胞-基因原始计数矩阵。行名是细胞id,而...
01 软件介绍 swCAM[^1]是一个基于普通转录组技术,分析样本内细胞亚群的组成、占比、基因表达及其差异表达和分子功能为一体的分析软件。以往基于普通转录组技术的分析方法与软件不能实现样本内细胞亚群的分析,只…
为了评估ProM在现有反卷积方法下的性能，作者使用由scRNA-seq重组的bulk RNA-seq数据来进行评估。作者采用了“交叉验证”模式，其中由14个CD45+/CD45-分选的scRNA-seq样本来重组bulk RNA-seq数据，同时使用13个未分选的scRNA-seq样本作为反卷积算法中的对照组，反之亦然。由于使用不同分选方法生成的数据在表达型和...
ReDeconv提出了一种创新的方法,用于标准化scRNA-seq data (单细胞RNA测序数据) ,及拥有bulk RNA-seq data (整体RNA测序数据) 的混合样本的细胞类型反卷积(图1)。细胞类型反卷积的基本思路是:从scRNA-seq data,可以得知不同细胞类型的expression profile (表达谱) 。如果有一个混合样本的expression profile,就可以...
Bulk RNA-seq分析是研究TME的常用方法,有几种计算方法可以通过对bulk RNA-seq数据进行反卷积来估计TME内的细胞类型。先前对TME反卷积方法性能的测试研究要么集中在可能影响反卷积的技术方面,要么集中在整体反卷积性能,而没有全面研究可能影响TME反卷积的生物和样本异质性的影响。此外最近开发的几种利用scRNA-seq作为基因...
根据这张图我们可以看出 其实bulk RNAseq就像是每一个细胞的RNA-seq卷起来的乘积,所以称为卷积(图:左边(bulk)是右边(cell)的乘积运算的结果,而这个乘积运算需要细胞的表达量和一个系数表),现在我们来解释反卷积:反卷积顾名思义反过来/不卷积,对bulkRNA的反卷积就相当于对bulk RNA进行除法,我们只要给一个系数表...
我们发现,来自不同患者的适应症特异性免疫细胞RNA-seq谱图彼此足够相似,可以为每种细胞类型定义一个共有谱图,并且这些共有谱图可以对肿瘤bulk谱图进行准确的反卷积。我们的结果表明,特定的RGEP的产生对于从大量基因表达数据中可靠地估算肿瘤成分而言既必要又充分。我们的方法揭示了与肿瘤相关的细胞类型,而这些类型的...
一、Transcriptomics-based deconvolution methods(bulkRNA) CIBERSORT 和 CIBERSORTx 通常得到推荐,其次是 MuSiC 和 EPIC。 不同基准研究之间缺乏一致性 二、DNA methylation-based deconvolution methods 早期的计算去卷积方法通常是针对芯片平台生成的数据而设计的,基于参考的方法MethylResolver、CIBERSORT等,还有refreeewas、...
Note:参考也可以是单细胞数据集或细胞类型特定的bulkRNA-seq数据集。 数据预处理 RCTD需要两个数据:带有注释的单细胞转录组参考数据,需要反卷积注释的空间转录组数据。 reference数据 首先是单细胞参考数据集。reference使用RCTD包中Reference函数,这个函数需要三个参数: counts:为矩阵或dgCmatrix对象。行名是基因,列名...