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比...
Bernard T.l等采用此方法评估了单细胞测序数据和 Bulk RNA-Seq 数据的表达相关性,结果发现,解离诱导基因 Fos、Jun、Socs3、HSPA1A、HSPA1B 等在两组测序结果中表达量接近,并且单细胞测序数据和 Bulk Seq 测序数据整体相关性为 0.71,两种基因表达谱具有较强的相关性。 图2 单细胞测序与Bulk RNA-Seq一致性分析 ...
(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...
rescue实验表明 IL32 可以恢复 LOXL2 敲低抑制的 BCa 细胞的增殖、迁移和侵袭特性(图 S7B-D)。总的来说,CAF 可能通过 LOXL2-IL32 轴促进 BCa 细胞发育。 ▲图S7 |总结 通过整合单细胞测序和 bulk RNA-seq 分析,我们确定了一个 iCAF 相关特征,该特征将 BCa 患者分为具有不同分子特征的两个亚型。该特征...
1.为什么要做Bulk RNA-seq& scRNA-seq联合分析？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...
研究共选取了3个GEO数据集,其中既有scRNA-seq数据,也有bulk RNA-seq数据;既有人类AD患者的数据,也有AD小鼠的数据,两种数据相结合是本文的亮点之一。 此研究采用常规的单细胞分析流程,用AUCell包评估免疫相关基因集在细胞中的活性,此外还有常用的功能富集分析和PPI网络等。
原文说使用了pseudo-bulk RNA-seq analysis,查看methods。 查了一下资料,Pseudobulk RNA-seq指的是把scRNA-seq数据按照基因累加counts表达值,当作每个样本或细胞类型的bulk RNA-seq数据,目的是比较样本或细胞类型间的总体差异。 主要有两种形式: 1.一个样本的所有scRNA-seq数据(或者随机选一部分数据)合并成一个样...
图1 Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq综合分析示意图 研究结果 基线数据中,相比对照组UTI组SOFA评分[中位数(Q1,Q3):7(6-13)vs. 7(5-8);p=0.033]和血清乳酸[5.2(3.0–7.3)vs. 2.5(1.6–3.9);p=0.001]更高。尽管UTI组在...
1.Bulk RNA-seq是入门生物信息学的好途径,是学习后续进阶内容(如单细胞RNA-seq和空间RNA-seq)的基础,如果没有接触过Bulk RNA-seq,一开始就去学习单细胞RNA-seq,学习难度和成本会大大增加; 2.Bulk RNA-seq在过去、现在和未来的应用场景:十几年前Bulk RNA-seq刚出现的时候,简单测序和分析就可以发表一篇令人满意...
smart-seq2技术依赖于C1这个仪器,每次都是96个细胞一起测序,每个细胞的测序量这个综述可能是写错了,应该是1M-10M为佳,不太可能是100-1000个M,最重要的是它是整个RNA分子的全长测序,每个细胞都是独立的测序。 但是10X呢,每次可以测好几千的细胞,每个细胞只需要5-10K的reads,而且仅仅是测RNA分子的一段即可,全部...