Bulk RNA-seq研究能保证测序深度,实现转录本的均匀覆盖,但特异性不足;scRNA-seq研究能精细到细胞水平,去除污染,保证基因检出的高特异性,但低丰度细胞类型,转录本检出的敏感性又差。很多研究开始两种技术结合使用,追赶热点的同时,实现优势互补,提升基因表达检测的全面性和准确性。 今天为大家解读的这篇影响因子7.4的文...
准备初始数据放在RNA-Seq目录下,命名为`1.rawdata`。 cd ~ mkdir RNA-seq cd RNA-seq 2、FastQC FastQC是一款基于Java的软件,它可以快速地对测序数据进行质量评估。 FastQC会生成一个html结果报告,下载到本地查看即可。 FastQC有3种结果:绿色代表PASS;黄色代表WARN;红色代表FAIL。当出现黄色时说明需要查看结果。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术为发现癌症亚群对特定药物的异质基因表达提供了前所未有的机会。现有的针对bulk数据开发的药物反应预测方法不能直接用于单细胞数据,因此,迫切需要在单细胞水平上开发推断癌症药物反应的计算方法。然而,开发用于预测单细胞药物反应的基于深度学习的工具面临的主要障碍是由于公共领域的基准数据...
ls/home/RNA-seq/fastq/*_R1.fq.gz>1ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz>2#使用cut命令根据/分隔符提取第5个字段(第一个字段为空,完整文件路径在第5个位置),再次使用cut根据_分隔符提取第1个字段(样本名),并将结果保存到文件0中。ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz|cut-d"/"-f5|cut-d"_"-...
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 ...
因此,Immugent今天就介绍一款新的单细胞注释软件--Sincast,相较于其它软件,它利用了bulk RNAseq的数据优势,联合两种测序手段,从而达到互相补充的作用。相应的文章于今年发表在Briefings in Bioinformatics杂志上,篇名为:Sincast: acomputationalframeworktopredictcellidentitiesinsingle-celltranscriptomesusingbulkatlasesas...
流式或LCM样本具体是对某个细胞类型或者亚型区域的样本进行普通转录组测序(bulk RNA-seq),所以该方法得到的测序数据就是代表单个细胞类型或者组织区域的基因表达特征数据,所以普通转录组与单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据的关联分析主要就是结果的相互验证和双维度的诠释细胞/基因的表达机制。
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。
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...
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...