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...
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数据可在GENEVESTIGATOR中进行汇总可视化。 研究数据集: ...
RNA测序(RNA-seq)是转录组水平分析基因表达差异和mRNA剪接差异不可或缺的工具。RNA-seq方法可应用到许多方面,包括单细胞基因表达、翻译组、RNA结构组和空间转录组学。其中单细胞转录组测序(scRNA-seq)是传统RNA-seq工作流的一个转折点,该技术将对细胞基因表达的分析推进到了单细胞层次,允许研究人员分析混合细胞群中...
基于10X Genomics平台的高通量单细胞RNA-Seq技术是利用液滴法的原理,使用GemCode技术,通过控制微流体的进入,将带有barcode、UMI(Unique Molecular Index,分子标签)、引物及酶的凝胶珠(Gel Beads)与单细胞混合,从而实现大规模的单细胞分离,以及单细胞文库构建的技术。 图1 10X Genomics技术原理示意图 10X Genomics平台的...
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。
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
近年来,单细胞测序的成本逐渐降低,使得大众研究从组织水平转移到单个细胞水平的分析成为可能。本文主要是简单介绍一下SingleCellRNAseq(ScRNA)分析的基本流程,适用于大多数单细胞数据的前期分析,旨在介绍分析的流程和用到的方法,具体细节还需要感兴趣的你们深入挖掘。
10X Chromium能应⽤到如下这些⽅向。鉴定和描绘罕见的细胞类型 分析和了解细胞异质性以及它们对⽣物系统的贡献 利⽤单细胞RNA-seq开展细胞表型分析，鉴定新的靶点、⽣物标志物、细胞类型和状态，⽽⽆需预先选择靶点 评估同⼀细胞中的mRNA和细胞表⾯蛋⽩表达 对数万个细胞同时开展⾼通量、⾼分辨率...
利用单细胞RNA-seq开展细胞表型分析,鉴定新的靶点、生物标志物、细胞类型和状态,而无需预先选择靶点 评估同一细胞中的mRNA和细胞表面蛋白表达 对数万个细胞同时开展高通量、高分辨率的功能性遗传筛选 全面评估单独的CRISPR扰动后的基因表达表型 10XChromium起源自Drop-Seq技术, 横向孔道逐个导入凝胶微珠Gel beads,第一个...