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& scRNA-seq有哪些？在文章中是如何应用的？No.1...
1.借助公共bulk RNA-seq数据分析了CCA的免疫微环境。 2.进一步通过H&E、IHC、MIHC等病理方法区分不同成熟阶段的TLS。 3.借助H&E染色组织切片将样本分为TLS阴性组和TLS阳性组,用bulk RNA-seq寻找差异基因,筛选TLS marker,并用IHC方法进行了验证。 4.根据TLS在肿瘤的不同区域进行划分,研究发现TLS在不同区域的不...
普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,得到的是一群细胞中单个基因的平均表达水平,用来比较不同个体或同一个体的不同组织间的表达差异,但对内部细胞异质性较强的系统,如肿瘤组织,很多异常细胞的基因表达的信息会丢失,但是成本较低,技术成熟、通量高。 单细胞转录组测序是在单个...
本文为scRNA数据为主导的与bulk RNA关联应用的案例,和只用scRNA-seq数据分析相比,bulk RNA-seq验证了基因的表达和功能,既避免使用复杂的实验,也证明了结果的可靠性。研究用的是已发表的仅8例scRNA数据,如果是自己测的结果,分数应该还会有提升。 为方便大家研究,基迪奥已早早准备好了专门的细胞通讯流程报告,还有scRNA...
由于可用的具有已知细胞组成的TME RNA-seq数据集十分有限,研究团队开发了组织和血液的人工RNA-seq,用于训练Kassandra算法,以稳健地识别不同的细胞群。所有可用的分类细胞群和癌症细胞系的组合被生成,以构建癌症特异性的人工转录组,模仿生物变异性。最终,共产生1800万和800万转录组,分别用于训练Kassandra-Tumor和Kassandra-...
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...
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。该特征在预测 TCGA-BLCA、GEO-meta 和三个 ICI 治疗队列中的免疫疗法/化疗的预后方面表现出稳健性。随后的分析确定了不良预后、免疫反应受损和 M2 浸润的中枢基因 LOXL2。此外,LOXL2...
该研究整合了Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据,系统探索了UTI在脓毒症中的潜在机制。结果显示,UTI通过是调节中性粒细胞活性来介导免疫调节作用。UTI对改善器官功能障碍的严重程度起着有益的作用。进一步的分析发现,与中性粒细胞具有形...
生信分析 孟德尔随机化分析 生信 肠道菌群 甲基化分析 R语言相关生信分析 擅长Bulk RNA-seq(差异分析 功能富集 PPI 免浸润 GSEA等)RNA-seq(降维聚类、分群注释、拟时分析、互作等)TCGA GEO 数据挖掘(数据合并去批次、生存分析)复现等生存分析 预后模型建立(列线图)
下面将以“呈现组间差异基因所富集到的KEGG通路(区分上调和下调)”为目的,展示基于R的实战过程。(想获得练习数据,可在公众号输入:Bulk RNA-seq练习数据4) 1.安装并加载R包(如果没有安装过相关R包,需要先安装,再加载) library(zlibbioc) library(GO.db) ...