RNA速率能够通过叠加剪接信息来推断细胞分化的方向性。 随着令人震惊的发现,未剪接和剪接的mRNA丰度可以在标准的单细protocols胞中进行区分,La Manno等人(2018)引入了RNA速度(RNA velocity)的概念。通过将测量结果与潜在的mRNA剪接动力学联系起来,探索定向轨迹的推断:特定基因的转录诱导导致(新...
与cell2fate 相比,其他 RNA 速率分析方法无法准确识别成熟神经元中的速率,cell2fate 的集成测量模型能考虑剪接和未剪接计数的不同检测概率,并在人脑 snRNA-seq 数据集中纠正批次效应。 小结 cell2fate 作为一款新推出的 RNA 速率分析的贝叶斯模型,能够在稀有和成熟细胞类型中发生复杂变化或弱信号的情况下推断转录动力...
随着该模型按时间顺序激活，RNA 速率分析模块可以比缺乏机制基础的常规降维技术提供更精细的细胞分化过程中动态过程的表征。在小鼠大脑单细胞数据集中，cell2fate 揭示了 16 个不同的 RNA 速率分析模块，捕获所有预期的细胞轨迹。它的模块分解对 scRNA-seq 数据集具有很强的可解释性和统计能力，可以精细剖析细胞过程。...
与cell2fate 相比,其他 RNA 速率分析方法无法准确识别成熟神经元中的速率,cell2fate 的集成测量模型能考虑剪接和未剪接计数的不同检测概率,并在人脑 snRNA-seq 数据集中纠正批次效应。 小结 cell2fate 作为一款新推出的 RNA 速率分析的贝叶斯模型,能够在稀有和成熟细胞类型中发生复杂变化或弱信号的情况下推断转录动力...
RNA速率分析RNA速率分析(RNA velocity)旨在通过分析细胞内mRNA的动态变化,预测细胞的未来状态,进而揭示细胞的转录动态和发育过程。这项技术通过测量RNA的"转录速率"来推断基因表达的变化趋势,帮助我…
关联问题 换一批 RNA速率分析中遇到的常见问题有哪些? 如何调试RNA速率分析中的问题? RNA速率分析debug过程中应该注意什么? 根据之前的推文,我们获得了全部样本合并后的loom文件,但在我使用scvelo进行分析时惊讶的发现,将单细胞矩阵和loom文件合并后细胞数从11万减少到了5万。 这是合并前的两个文件,细胞数都在10...
RNA速率分析和拟时序分析都是单细胞测序数据分析中的重要方法,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这两种分析方法的详细比较: 一、RNA速率分析 概念与原理 RNA速率分析是通过拟合前体(未剪接的)和成熟(剪接的)mRNA丰度之间的比值来获得基因特异性速度,进而推断细胞分化发育轨迹的方法。这种方法不需要指定起点和...
RNA速率分析细胞发育轨迹的方法相对于monocle3的分析方法更具优势,因为RNA速率直接从基因的转录剪切层面出发评估基因的转录与表达水平,进而推断细胞发育轨迹,方法更具优势。下面介绍其分析原理与结果解读: 基因启动表达会出现未剪切mRNA的增加,而相反转录的抑制或缺失导致未剪切mRNA的减少。因此,通过未剪切的mRNA与成熟的...
RNA 速率模型利用剪接和未剪接的 RNA 计数中包含的时间信息来推断转录动力学,但现有的速率模型通常依赖于粗略的生物物理简化或数值近似来求解基础常微分方程(ODE)。 英国剑桥大学主导的团队提出了 cell2fate,它允许以完全贝叶斯方式求解生物物理学上更准确的模型。通过将 RNA 速率解决方案分解为模块,cell2fate 在 RNA...
RNA 速率分析通过拟合前体(未剪接的)和成熟(剪接的)mRNA丰度之间的比值来获得基因特异性速度,得出可能的细胞状态变化,从而追溯细胞的起源和潜在的命运,RNA速率分析不需要指定起点和终点。简而言之,通过mRNA生成和降解过程的动态变化,推断细胞分化发育轨迹。