scRNA-seq和snRNA测序可以使用相同的Seurat流程，但是QC指标需要不同 2.scRNA-seq和snRNA-seq即使通过整...
1.scRNA-seq数据分析主要包括数据预处理、细胞聚类、基因表达差异分析等步骤。由于单个细胞的RNA测序数据存在噪音和稀疏性,因此需要进行特殊的数据处理和统计分析方法。 2.snRNA-seq数据分析与scRNA-seq类似,但由于细胞核中的RNA相对稳定且不易受到细胞状态的影响,因此在数据预处理和细胞聚类等步骤上可能会有一些差异。
比对基因组序列是有很多工具的,当然这个是用于RNA-seq的,我的例子给的是scRNA-seq,应当使用10X自己的cellranger来处理,然后导入scanpy分析。此处只列举STAR,至于HISAT2, TopHat暂不考虑。 首先是安装STAR这个分析软件: sudo apt-get install g++ make # 确保已安装C++编译器(如g++)和Make工具 wget https://githu...
对于scRNA-seq，我们将使用STAR进行比对，这是RNA-seq数据比对的常见工具之一。在这个过程中，我们将详细说明STAR的安装与使用方法，包括基因组生成、参数设置以及数据比对流程。在完成数据比对后，接下来的步骤是使用cellranger来处理scRNA-seq的fastaq文件。cellranger 是10X Genomics的工具，专门用于scRNA-seq...
(在一般的bulk RNA-seq使用较少),所以差异分析可以从细胞之间的差异和处理组之间的差异两方面入手,具体应用则根据实际情景有所侧重,多个效应细胞群体侧重细胞间差异,单个或两个效应细胞群体侧重处理组之间的差异;二是RNA覆盖度的扩展,引入非编码RNA甚至是可变剪切的特征描述,这是bulk RNA-seq相对于scRNA-seq的一个...
为了研究CAF和PVL细胞的空间定位,作者对患者组织进行了免疫组织化学(IHC)实验,并使用先前由scRNA-Seq和DGE鉴定的标记来鉴定基质细胞类型。结果显示基质细胞亚群在空间上是不同分布的,myCAF位于侵袭性肿瘤前沿,而iCAF位于该区域的远端,PVL细胞高度分散于肿瘤间质,与侵袭性恶性肿瘤区域无明显共定位。
一般来说,典型的 scRNA-seq 包括以下步骤: 组织解剖和细胞解离以获得细胞悬浮液。 (可选)可以选择细胞(例如,基于膜标记、荧光转基因或染色染料)。 将单细胞捕获到单独的反应容器(例如孔或油滴)中。 从每个细胞中提取 RNA。 将RNA 反转录为更稳定的 cDNA。
1. 肺癌的scRNA-seq数据集来自之前的研究-Single-cell RNA sequencing reveals distinct tumor microenvironmental patterns in lung adenocarcinoma。从TCGA数据库下载肺癌的RNA-seq数据和临床病理学特征。此外,GSE68465从GEO数据库下载。...