rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
根据scRNA结果通过流式分选等方式,筛选出目标细胞,进行bulk RNA-seq的基因深度解析,用于细胞注释或基因表达的验证。下一期我们将用其它案例说明,本思路的应用~ 为了帮助基迪奥客户更好地完成scRNA+bulk RNA的关联分析及应用,现已推出两种应用的关联报告,包括去卷积、韦恩图筛选、相关性分析、O2PLS-DA等丰富的分析内容和...
所以,我们可以选择一条相对并行的分析策略,bulk RNA-seq注重对基因的解读,scRNA-seq注重对细胞的解读,二者通过进一步基因来形成关联,这是充分利用了两个技术的优势特性。在这条分析思路中,基因承载着两个功能:机制解析和细胞注释。bulk RNA-seq可以通过多样的差异分析手段初步得到感兴趣的基因集合(这是标准的普通转录...
单细胞数据虽然提高了信息挖掘的颗粒度,但是经常比较遗憾的是没有一些的临床信息(如治疗响应、耐药、复发信息等),因此scRNA-seq与bulk RNA-seq联合分析应运而生,既满足临床问题的研究可行性又对齐了颗粒度。 说到scRNA-seq与bulk RNA-seq数据的联合分析,就不得不提及到Scissor这个利器了,该软件于2021年发表在神刊...
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: ...
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...
【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 2481、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 53、收藏人数 367、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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，但是成本较高，测序深度较低；而BulkRNA-seq虽然掩盖了部分细胞表达特征，但是成本较低，技术成熟、通量高。所以，两个组学虽然同为转录组学研究，但是在样本解析和数据分析层面存在差异，并且具有很强的互补性。因此，Bulk ...
RNA-seq reads 分布 小云爱生信 382 0 第三讲 | R语言-R语言与Rstudio安装【寻因生物单细胞生信分析培训】 寻因生物 1038 1 刚确诊就进入生命倒计时!这类罕见病有多可怕? Z7正版老鸽 4.6万 142 第二期 | 创造10年无癌传奇的CAR-T疗法未来将走向何方?【单细胞很忙】 寻因生物 144 0 展开 ...
Bulk2Space是一种基于深度学习框架的空间去卷积算法,该算法使用现有的高质量scRNA-seq数据和空间转录组学作为参考,从bulk RNA-seq中生成空间解析的单细胞表达谱。 Bulk2Space工作流程 Bulk2Space分为去卷积和空间映射两个步骤:首先在聚类空间内生成单细胞转录组数据,以找到一组细胞,其聚合数据与批量数据最接近。接下...