在之前的《空间转录组与单细胞转录组关联研究,轻松发表顶级期刊》文章中已介绍过整合单细胞转录组和空间转录组数据的两种主要方法和原理[1]:去卷积(Deconvolution)和映射(Mapping),其本质就是利用单细胞转录组得到的单细胞图谱和空间转录组得到的空间图谱进行整合进而得到空间单细胞图谱的过程,下面主要介绍后续的分析思路...
空间转录组测序:将组织切片与转录组测序结合,实现空间信息和转录本信息的获取,是一种以空间的维度分析和描述特定细胞类型的表达谱,来了解器官、组织和病理状态之间的表达差异的技术 。相比于单细胞转录组,它…
为了了解这些不同反应的规律,作者从28个MMRp和34个MMRd个体的大肠肿瘤和36个邻近正常组织中转录分析了371,223个细胞。对88个细胞亚群及其204个相关基因表达程序的分析显示,结直肠癌中存在广泛的转录和空间重构。为了进一步发现相互作用的恶性细胞和免疫细胞的枢纽,作者确定了不同细胞类型的表达程序,这些程序在受影响...
空间转录组测序结果分析相对复杂，包含多个步骤。首先，原始数据需通过基因比对和定量分析，识别基因表达及表达水平。随后，生物信息学工具用于数据预处理与过滤，去除低质量数据。接着，基于数据进行聚类分析，识别相似细胞群体，并绘制空间表达图谱。最后，通过差异表达分析探索基因在不同条件下的变化，结合生物...
1735 -- 21:23 App 单细胞测序—聚类分析的全过程 473 -- 33:47 App 单细胞空间转录组测序技术应用与数据库介绍 415 -- 32:28 App 单细胞空间转录组R语言的入门 395 -- 23:45 App 单细胞空间转录组RStudio的安装以及转录组的代码运行 2015 -- 35:00 App 用autodock vina进行多肽多糖多酚-蛋白...
空间转录组测序产生的数据复杂且丰富，分析这类数据需采用多种方法和工具。首先，数据预处理至关重要，包括质量控制、数据标准化和去除噪声等步骤，确保后续分析的准确性。接下来，通过聚类分析，将具有相似基因表达模式的细胞或区域分组，从而发现不同细胞类型或组织区域的独特特征。空间位置信息分析亦是核心...
但空间转录组学只能粗略的鉴定细胞类型,如果需要更加精确的结果,需要结合同样样本的单细胞测序技术+生信分析 可以把空间转录组学理解成高通量的FISH(荧光原位杂交) 六个关键步骤: 1.组织形态学检验(切片厚度大概10微米),HE染色;红色部分代表组织,绿色部分代表芯片,组织是贴在一个芯片上的,芯片会分成不同的区域(5000...
接下来,作者通过对动物模型的移植瘤进行病理表征实验,以及通过单细胞测序和空间转录组测序分析,进一步证实OncoViron使得被感染肿瘤细胞基因表达谱发生巨大转变,OncoViron不仅招募大量淋巴细胞、NK细胞核单核巨噬细胞进入肿瘤微环境(Tumor microenvironment, TME),激活免疫细胞,尤其是T细胞的激活,而且诱导巨噬细胞向M1极化,...
空间转录组测序数据的分析主要依赖于生物信息学工具。这些工具分为几个类别，包括数据预处理工具和针对空间数据的具体工具。例如FastQC用于质量控制，确保数据可靠性；Trimmomatic则用于去除低质量序列，提高数据精度。此外，Seurat和SpatialExperiment软件平台专门设计用于处理和分析空间转录组数据，它们能进行细胞聚类...