(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...
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【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 2394、弹幕量 0、点赞数 96、投硬币枚数 51、收藏人数 362、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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过滤,常用的软件包括fastp、fastqc。、 首先使用fastqc得到网页版的...
Bulk-RNAseq的数据量较小,单个raw fastq.gz文件<5G,普通的Mac笔记本就可以带得动,做比对和定量,完全自足;但是scRNAseq数据量较大,单个raw fast.gz文件 > 60G,且需要专门的软件,例如10x Genomics 需要配合CellRanger软件;墨卓单细胞测序平台需要配合Mobivision软件;非常消耗运存和内存,一般情况下需要利用服务器做...
总的来说,Sincast是一个通过投影到大量参考图集(CAST)来查询scRNA-seq数据(SIN)的计算框架。在投射之前,单细胞数据被转换为能与bulk数据直接比较的形式:要么是伪批量聚合,要么是基于图的imputation,以解决稀疏的单细胞表达谱。特别重要的是,Sincast避免了批量效应校正,细胞身份是沿着连续体预测的,以突出在参考图谱中...
Bulk RNA-seq技术原理: 1. 提取RNA:从样品中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等。 2. RNA库构建:将提取的RNA进行反转录,并通过PCR扩增,构建成RNA-seq文库。 3.测序:将文库通过高通量测序技术测序,得到大量的RNA序列数据。 4. 数据分析:对RNA序列数据进行质量控制、比对到基因组和转录组、基因表达量计算和差异...
批量RNA测序(bulk RNA-seq)可以在给定时间内揭示肿瘤中所有基因和TME的存在及数量,但如果没有细胞反卷积技术,仅凭总RNA表达量无法确定单个RNA分子的细胞起源。近期,科研人员开发了基于深度学习的反卷积方法,但这些方法往往需要对相同组织类型的单细胞RNA-seq数据或配对流式细胞仪数据进行再训练,这限制了其临床应用。
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，...
(1) 研究通过scRNA-Seq数据表征了来自卵巢癌腹水CAFs与癌细胞之间的相互作用和细胞传出与传入信号。 (2) 之后用bulk RNA-Seq数据分析了上述找到的关键PI3K-AKT通路相关基因的表达模式,确认是CAFs释放的信号分子激活了肿瘤细胞中的PI3K-AKT通路。 (3) 最后通过TCGA和GTEx数据库证实了PI3K-AKT通路的一组配体和受体的...