对于degree的设置,很大程度上依赖于你时间点的个数,时间点个数越多,degree也就设置的越高,一般就设置为你时间点的个数比较好 仍然考虑两个组别,两个时间点的情况,即 i = 1组和 i = 2组分布在 j = 1 这个时间点上和 j = 2这个时间点上的情况,其中D1表示实验组处理,T1为第一个时间点,T2为第二个时...
通过时间序列RNA-seq分析db/db小鼠T2DM模型心房的基因表达谱,验证中枢基因MAPK10的作用,发现敲除MAPK10可抑制炎症、纤维化、电紊乱和细胞凋亡,显著减弱心房结构重构和电重构,从而降低db/db小鼠对房颤的敏感性。 其中,英国MappingLab公司的高分辨荧光标测技术在心电重构研究中发挥了重要作用。 方法: 房颤诱导、高分辨...
此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数据为暴露于四种流感病毒株的小鼠的多时间点转录组数据。 图1:用于分析时间过程数据集的工作流程。 本分析流程基于先前建立的用...
虽然小鼠星形胶质细胞已经从小鼠PSCs中分化出来,并通过大量RNA-seq进行表征[9-11],但在体外分化的时间进程尚未用scRNA-seq进行分析。 近日,纽约大学的Shane A. Liddelow教授(通讯作者)团队使用scRNA-seq/snRNA-seq测序对从小鼠胚胎干细胞...
RNA-Seq,对某一物种或特定细胞在某一功能状态下产生的mRNA进行高通量测序,可以提供定量分析,检测基因表达水平差异。 技术优势 数字化信号:测序直接获得序列,无背景噪音,无交叉杂交;可鉴别序列间单个碱基的差异; 高通量:一次测序得到千万条以上的序列; 检测阈值宽:跨越6个数量级的宽检测阈值,从几个到数十万个拷贝精...
4. 高通量单细胞RNA-Seq的分析热点,模拟时间变化序列分析的加入,让你的结果不仅全面,有深度,更贴近研究前沿。 图5 拟时间序列分析结果 划重点:升级不加价 我们的优势: 更专业的单细胞研究团队。由从事单细胞Droplet技术、微流控方向研究时间长达5年多,发表12篇的资深研发技术总监率领研发团队。
因此,课题组决定开发一种分析工具,旨在揭示这些数据中隐藏的特定表达模式的基因。具体而言:在单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)的时间序列数据分析中,人们通常会进行基因差异表达分析。通过此,可以识别那些表达水平随时间变化或生物过程发展而变化的基因。 在一些生物过程中,这些基因可能扮演着重要角色。特别是那些表达模式呈现...
进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对mean-variance关系建模。有两种建模方法: 1.精确权重法(precision weights)也就是voom 2.经验贝叶斯先验趋势(empirical Bayes prior ...
在目前的研究中,作者试图通过scRNA-seq揭示不同卵泡发育阶段GCs的转录组学模式以及不同山羊生育群体GCs的特征。 文章结果: 1、鉴定出许多GC标记基因,拟时间序列分析表明GCs的发育具有一定的时间过程,反映了卵泡发育和分化的轨迹。 2、在不同发育阶段,HL和LL两...