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...
RNA测序技术(RNA-seq)通过全组织匀浆取样策略获得全局性基因表达谱,其核心优势在于高测序深度(通常>50M reads/sample)带来的高灵敏度与定量准确性。实验数据表明,在相同测序通量条件下,RNA-seq的基因检测灵敏度可达单细胞测序技术的5-8倍,且通过改进建库策略(如SMART-seq、UMI标记等),其检测下限可延伸至单拷贝/细胞...
RNA-Seq是技术相对更成熟,应用最广泛,最适合生物信息学人门的方向。bulk RNA-Seq是最普遍的转录组测序方法,所谓bulk就是我们测的是所有细胞的总RNA(mRNA)取平均值代表每个基因的表达量。 我们从公司得到的原始的下机数据是fastq格式的文件如图 FASTQ Format (Illumina example) 我们拿到原始数据之后首先做数据的质控...
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...
1.重新分析已有的scRNA-seq数据,鉴定到癌症样本中细胞异质性。 2.进行细胞间通讯分析,找到关键信号通路上的配受体对。 3.使用bulk RNA-seq验证信号通路上配受体表达,排除假阳性。 4.用TCGA和GTEx两个队列,根据配受体对的基因表达进行生存分析预后。 中文题目: ...
之前我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),并一起零基础完成了主成分分析(PCA)图(第2期. 零基础画PCA图)。今天我们穿插一个在转录组测序中常用的知识点与技能:不同基因ID的转换。本文将从3个方面分享:有哪些常见的基因ID类型、为什么要进行基因ID转换、如...
具体分析中，研究者通过单细胞数据观察到化疗前后AML细胞和免疫细胞的变化，并发现化疗敏感性与氧化应激反应强度有关。在AML中，特别是AML-BC组，氧化应激相关基因集A显示出致癌和预后作用。同时，bulk RNA-seq数据也支持了这些发现，进一步证实了氧化应激在AML治疗反应中的预测价值。文章总结，这项研究以...
四、以DESeq2为例演示全过程 篇幅有限,本文仅演示基于DESeq2的差异分析全过程(基于counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据,想获得练习数据,可在公众号输入:Bulk RNA-seq练习数据2)。 1.安装并加载R包(若有,则不用重新安装) install.packages('R.utils') ...
对illumina数据进行处理,利用 RNA-Seq 发现新的 RNA 变体和剪接位点,或量化 mRNA 以进行基因表达分析等。对两组或多组样本的转录组数据,通过差异表达分析和对所发现的差异表达基因集合进行功能富集分析以推断生物学功能。 数据准备: 数据下载: Human genome(GRCh38/hg3):Index of /goldenPath/hg38/chromosomes (...
bulk RNAseq：3月龄小鼠（n=3）和22月龄小鼠（n=3）研究背景 衰老会导致肺功能下降，也是全球第三大死亡原因——慢性肺病发展的主要危险因素。本文作者使用单细胞转录组学和基于蛋白质组学的质谱分析（mass spectrometry-based proteomics）来量化年轻和年老小鼠肺部30种细胞类型的细胞活性状态变化。作者发现，衰老会...