转录组测序(bulk RNA-Seq)分析主要包括上游数据处理,下游数据分析。 上游数据处理是指将测得的原始的reads变成基因表达矩阵。 下游数据分析是指对表达矩阵根据生物学问题和意义进行可视化分析。 一 上游数据处理 1.质量控制:对原始测序数据进行质量评估,检查测序质量指标如序列长度分布、测序错误率等,确保数据的准确性和...
scRNA-seq和BulkRNA-seq是转录组学的两个重要分支，所以它们的联合分析是以验证性为主。将二者联合分析作为验证，基于表达模式相关性，利用 Bulk RNA-Seq 数据进行评估，明确单细胞测序分析结果的准确性，或者两种测序结果也可以相互印证。接下来一起看看Bulk RNA-seq& scRNA-seq有哪些？在文章中是如何应用的？No.1...
真核转录组测序:转录组是特定物种、组织或细胞在特定生理状态下转录的所有RNA的集合,包括mRNA和ncRNA,qizhong lncRNA(long non-coding RNA)是一类长度超过200nt的ncRNA,通过多种方式在表观遗传、转录及转录后水平发挥调控作用。全转录组测序在研究mRNA的同时,能够发现大量的lncRNA,并对其表达水平和转录本结构进行分析...
BayesPrism算法具体步骤:BayesPrism使用细胞状态(cell state)、细胞类型、基因列表、bulk RNA-seq数据集样本个数、bulk RNA-seq 表达矩阵以及单细胞表达矩阵作为输入文件,先模拟出每个细胞状态的基因表达矩阵和每个细胞状态的比例,最后通过对每种细胞状态的求和,估算出细胞类型的比例和各细胞类型特异的基因表达水平。 为了...
转录组测序（bulk RNA-Seq）的详细分析流程转录组测序分析分为两个主要阶段：上游数据处理和下游数据分析，它们各自包含一系列步骤以揭示基因表达的深度洞察。上游数据处理首先，进行质量控制，通过fastqc和multiqc评估数据的准确性和可靠性，关注序列长度分布和测序错误率等指标。接着，使用trim-galore预处理...
结合单细胞/空间转录组数据与Bulk RNA-Seq，可以构建特征基因集，用于评估疾病进展与药物疗效。例如，通过比较扁平苔藓、特应性皮炎和银屑病患者样本中差异表达的基因，确定与疾病相关的特定基因集。进一步，将这些基因集应用于Bulk RNA-Seq数据集进行分析，可以揭示疾病不同阶段或治疗前后的基因表达变化，...
Bulk2Space算法分为反卷积和空间映射两个步骤。批量RNA-seq数据是通过对细胞混合物进行测序获得,而scRNA-seq则预先标记单个细胞,但是这两种方法具有相似的细胞类型和状态。因此,研究人员假设批量转录组学数据可以通过精心设计的反卷积算法分解为单细胞转录组学数据。
ref <- MonacoImmuneData(),是新加坡团队的bulk RNA-seq samples of sorted immune cell populations from GSE107011 (Monaco et al. 2019). 而singleR包其实就是依赖于这些已知的不同单细胞亚群的bulk转录组测序数据表达量矩阵来指导单细胞分群命名,这就是为什么很多小伙伴都觉得singleR注释不是很好用,因为这些数据...
举例:2019年发表在Cell上关于肝癌的单一免疫细胞的动态景观图的研究中,除了运用Smart-seq2和10X genomeics技术进行单细胞测序之外,还运用的bulk RNA-seq技术检测了肝癌组织整体的转录水平,以及初步评估样本中细胞的类别。 细胞构成分析软件:EPIC 3)可以判断酶解对单细胞表达的影响 为了明确评估单细胞测序分析结果的准确...
ref <- MonacoImmuneData(),是新加坡团队的bulk RNA-seq samples of sorted immune cell populations from GSE107011 (Monaco et al. 2019). 而singleR包其实就是依赖于这些已知的不同单细胞亚群的bulk转录组测序数据表达量矩阵来指导单细胞分群命名,这就是为什么很多小伙伴都觉得singleR注释不是很好用,因为这些数据...