4. 单细胞分析再次表明OA滑膜中AA代谢与免疫的相互作用 对单细胞数据进行分析,使用“RunPCA”函数降维,共识别出9个聚类(图5A)。利用“SingleR”功能进行细胞注释,对五种细胞类型(成纤维细胞、巨噬细胞、B细胞、DC细胞和T细胞)进行了注释和可视化(图5B)。 分析5个AMP关键基因在不同细胞类型中的分布和表达,发现与...
单细胞RNA-Seq显示UTI组中骨髓源性抑制细胞(MDSC)扩增 两例接受UTI治疗的患者通过倾向评分与相应的两例对照受试者进行匹配(如图5A)。共采集了103,870个PBMC,并通过了质控(如图4、5),这些PBMC聚类成12种细胞类型,包括MDSC、中性粒...
这里推荐一个工具——scAB,这个工具能够根据有label注释的bulk RNA-seq以及一套单细胞数据,找到与临床条件相关的细胞。如下图所示 在该文章中利用了癌症组织与正常组织作为例子,简单的描述了该方法能够得到的结果。其中与癌症最相关的是恶性细胞(malignant cells)。个人认为这个方法最大的作用就是锁定某种细胞类型进行后...
首先,癌症基因组图谱 (TCGA) 中 PN GBM的RNA测序 (RNAseq) 数据和来自内部队列的继发性高级别神经胶质瘤 (HGG) 的 RNA 测序 (RNAseq) 数据检查了 CXCR4 表达与存活以及 MES 标记物表达之间的相关性;接着对公开可用的单细胞的RNA测序 (scRNAseq) 数据进行了细胞类型特异性 CXCR4 表达分析;最后,在24-72小...
2.Bulk RNA-seq& scRNA-seq联合分析有哪些？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& ...
单细胞测序是一种高通量技术能够研究细胞异质性和细胞间相互作用,很多研究正在通过分析肿瘤细胞和免疫细胞相互作用来预测患者对免疫治疗的反应来个性化治疗。所以该研究对从LUAD样本中获得的scRNA-seq和bulk RNA-seq数据进行全面评估,旨在辨别T细胞标记基因并建立预后特征,并通过GEO队列进一步验证该特征的预测能力。
然后借助Python工具SCENIC构建幼稚CD4+ T细胞和M0巨噬细胞的基因调控网路(GRN),识别关键转录因子(调节因子),用AUCell评估每个细胞调节因子的活性。为进一步量化细胞类型特异性调节因子,使用基于熵的策略进行分析,以生成调节因子特异性评分。DEseq2用于筛选scRNA-seq数据中幼稚CD4+ T细胞或M0巨噬细胞与相应肿瘤细胞之间的...
背景:目前大多数关于非小细胞肺癌(NSCLC)预后模型构建的研究仅涉及批量RNA-seq数据,而没有整合单细胞RNA-seq(scRNA-seq)数据。此外,大多数预后模型都是由预测基因构建的,忽略了其他预测变量,如临床特征。 方法:从GEO数据库获得scRNA-seq数据,从TCGA数据库获得bulk RNA-seq数据。文中通过 LASSO 和 Cox 回归构建了...
利用一种细胞干性去和免疫治疗联合分析,主要在于用单细胞发现这个现象,剩下用bulk数据验证。 record some words for writing paves the way 铺平道路 The development of single-cell RNA sequencing (scRNA-Seq) enables us to dissect gene expression at single-cell resolution and identify novel biomarkers with...
1.Bulk RNA-seq(大量RNA-seq)、scRNA-seq、snRNA-seq的区别? (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。