普通转录组测序（Bulk RNA-seq）是提取组织、器官、群细胞的TotalRNA进行测序，得到的是一群细胞中单个基因的平均表达水平，用来比较不同组织间的表达差异，但对内部细胞异质性较强的系统很多异常基因表达的信息会出现丢失。单细胞转录组测序（scRNA-seq）在单个细胞水平上构建每个细胞的基因表达谱，反映细胞异质性，但...
(转录组测序即RNA-seq分为bulk、single cell、single nucleus三种测序技术) 传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。 单细胞测序不同于传统的高通量测序,它是对于一个细胞群中的某一个细...
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...
普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,得到的是一群细胞中单个基因的平均表达水平,用来比较不同个体或同一个体的不同组织间的表达差异,但对内部细胞异质性较强的系统,如肿瘤组织,很多异常细胞的基因表达的信息会丢失,但是成本较低,技术成熟、通量高。 单细胞转录组测序是在单个...
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...
转录组学分析在生物医学研究中起到关键作用。线性降维方法(尤其是主成分分析PCA)被广泛用于检测样本之间的异质性,而最近开发的非线性方法(如t-SNE和UMAP)可用于单细胞RNA测序的数据分析。 然而,t-SNE和UMAP是否能够应用于大量细胞的转录组分析(bulk RNA-seq)?它们与传统方法相比表现如何?这些问题暂时还没有答案。
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...
单细胞转录组测序:通过单细胞技术,比如单细胞RNA测序(scRNA-seq),可以揭示肿瘤微环境中不同细胞类型的特定基因表达模式,包括肿瘤细胞、成纤维细胞、免疫细胞和血管内皮细胞等 。 基因集分析:基于肿瘤微环境相关的基因集构建预后预测模型,可以识别与疾病结局和治疗反应相关的基因。例如,使用CIBERSORT和ESTIMATE计算免疫评分...
单细胞测序是对单个细胞的RNA进行测序,我们之前所接触到的都是取肿瘤组织或血液样本等,对这一群细胞的混合RNA进行测序,能够得到的是一群细胞的转录组的平均数据,或者说是代表性数据,细胞之间的异质性信息往往被掩盖。 举个例子,一块肿瘤组织,肿瘤中心与肿瘤边缘的细胞表达情况一样吗?显然不一定,而如果想研究肿瘤微...