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...
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，但...
在Bulk RNA-Seq与单细胞/空间转录组分析的探讨中，明确指出，Bulk RNA-Seq侧重于群体细胞的平均表达水平，适合比较不同个体或同一个体不同组织间的差异，然而，对细胞异质性较高的系统，如肿瘤组织，其信息可能会有所缺失，但该方法成本较低且技术成熟，测序通量高。相比之下，单细胞转录组测序能反映细...
单细胞转录组测序联合bulk转录组测序(整合篇) 一.BayesPrism算法介绍 下面我就先来具体介绍BayesPrism这项整合方法。为什么选择这个方法呢?因为我觉得这个方法很有潜力,作者通过比较当前主流的方法如CIBERSORT,证明BayesPrism方法从bulk RNA-seq数据集推断单细胞细胞类型以及对整体基因表达变化的解析上具有比较明显的优势。
测序实验:进行批量 WES 和 RNA-seq 以及单细胞 RNA-seq。 单细胞数据分析:确定 11 种主要细胞类型,并细分出 81 种亚型。 联合分析: ⏩整合测序数据并关联分析:借助 genesorteR R 包整合 bulk-seq 与 scRNA-seq 数据,剖析实验组和对照组的转录差异,并探究其与肿瘤样本 bulk-seq 生存率的相关性。
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...
3. 比对,生成bam文件:“将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对对参考基因租组” /home/glab/Shanyr/software/hisat2-2.1.0/hisat2 -p16-x ../../../bulk_rnaseq/jky-z001/refdata-cellranger-hg19-3.0.0/genes/genome_tran -1../neg/neg_R1.fq.gz -2../neg/neg_R2.fq.gz -S ../neg/neg...
Bulk RNA-seq 和single cell RNA-seq的最主要区别在于单细胞测序代表单个细胞(single cell),而bulk测序代表一群细胞(a population of cells)。我们都知道单细胞转录组测序能够解决常规转录组测序无法解决的细胞异质性问题,对于推进医学和生物学研究进展具有极大的促进作用。现在很多的研究同时进行Bulk RNA-seq 和single...
BulkRNA-seq转录组分析 Reference :我们⾃⼰测得的数据：交代⼀下需要准备的数据：⾸先要有双端测序的.fa.qz⽂件,要⽤⽹上下好的gene注释⽂件，hisat2需要⽤到，具体如何下载，见上⾯两个链接 注：也可以利⽤.fa⽂件⽣成对应的索引⽂件，命令如下：$HISAT_HOME/hisat-build $HISAT_...
Bulk RNA-seq 和 single cell RNA-seq 的主要区别在于单细胞测序代表单个细胞(single cell),而 bulk 测序代表一群细胞(a population of cells)。我们都知道单细胞转录组测序能够解决常规转录组测序无法解决的细胞异质性问题,对于推进医学和生物学研究进展具有极大的促进作用。现在很多的研究同时进行 Bulk RNA-seq 和...