测序得到的原始数据我们称之为 Raw reads,之后我们会根据 10X Genomics单细胞RNA Seq独特的文库结构,对 Reads 的 Barcode 、UMI 和插入片段部分进行拆分,之后插入片段部分将比对到参考基因组,然后统计比对到各个区域的比例,并进行表达量统计;基于表达量的结果, 进行细胞时间轨迹预测,细胞聚类等分析,基于差异表达的结果...
将marker gene map到UMAP图上 DefaultAssay(project) <- "RNA"subdata <- lapply(1:length(target_gene),function(tg){ sub = data.frame(barcode=colnames(data), exp=data[target_gene[tg],], Gene=target_gene[tg], celltype=pdf_name) umap = as.data.frame(project@reductions$umap@cell.embeddings)...
这期我们继续展示GENEVESTIGATOR单细胞转录组的应用案例。本次是通过GENEVESTIGATOR对10x RNA-Seq数据集进行分析。 整理工作包括数据处理、质量控制、(亚)聚类、细胞类型鉴定和跨研究协调、meda数据注释以及集成到可视化平台。10x数据的一个特点是将具有相同注释(细胞类型、细胞状态、受试者ID和条件)的细胞聚合在一起。10x...
测序得到的原始数据我们称之为Raw reads,之后我们会根据10X Genomics单细胞RNA-Seq独特的文库结构,对Reads的Barcode 、 UMI 和插入片段部分进行拆分,之后插入片段部分将比对到参考基因组,然后统计比对到各个区域的比例,并进行表达量统计;基于表达量的结果,进行细胞时间轨迹预测,细胞聚类等分析,基于差异表达的结果,进行KEG...
在单细胞转录组数据分析之前,需要做很多准备工作:1)分析环境的搭建以及各个分析软件的安装;2)参考基因组的选择;3)准备待分析的数据;4)搭建分析流程。与常规的RNA-Seq一样,10x单细胞RNA-Seq也需要测序数据比对到参考基因组进行基因的定量。那么参考基因组的质量就对单细胞的分析结果有着重大的影响。本文主要为大家...
在常规RNA-seq项目中,一般样本不多,实验处理效应组合数通常不会超过10种(例如,2类病人× 3个时间点取样 = 6种处理组合),因此每个实验处理效应在所有因素的总体效应中占比都比较大,属于效应比较大的因素。 另外,实验批次效应,离群样本等也属于比较大的效应。以上的效应都易于被PCA获取,因此 PCA的方法可以良好地...
single cell RNA-seq的barcode这么神奇,我们结合10x Genomics的说明书一起来分步骤详解一下。 先来看看这些区段都是用来做什么的。 由内向外: Poly(dT):用来和polyA结合,捕获mRNA UMI:用来标记不同的PCR产物(数count) 10xBarcode:用来标记不同的细胞
类似普通RNA-seq,10X ScRNA-seq也会进行差异分析。但两者的分析目标通常不同,所以策略上也有所不同,具体请见下表。 1 分析目标与策略 10X ScRNA-seq在细胞分为若干亚群后,一般需要对细胞亚群进行鉴定。亚群鉴定则依赖于标记基因。例如,如果是血液样本,高表达CD79A的亚群为B细胞;高表达CD3D和CD8A的亚群为T细胞。
nCount_RNA >= ncount & mito.per <= mito & ribo.per <= ribo & redcell.per<=red ) 数据保存,这个很重要哦,方便以后对结果的补充和复现呀。 2.2 数据降维聚类的流程 主要流程为:log:Normalize --> FindVariableFeatures --> ScaleData --> RunPCA --> FindNeighbors --> FindClusters --> RunTS...
10X单细胞RNA-seq技术 10X Chromium单细胞基因表达解决⽅案提供了⼀个全⾯且可扩展的解决⽅案，能够对数百个⾄数万个细胞进⾏细胞鉴定和基因表达分析。10X Chromium能够从每个细胞中检测到更多的独特转录本，有了Feature Barcoding技术，还能从每⼀个细胞中获得更完整的分⼦结果，从⽽鉴定CRISPR介导的...