单细胞RNA-Seq使研究人员不仅可以鉴定细胞亚群,还可以在异质样品中的单细胞水平上进行全面查询。 与标准RNA-Seq类似,超低输入RNA-Seq提供整个细胞群的批量表达分析;然而,顾名思义,它使用的起始材料量非常有限,低至10pg或几个细胞。单细胞RNA-Seq需要至少50000个细胞(推荐100万个)作为输入。
我们的研究综合Bulk (一群细胞)RNA-seq和单细胞 RNA-seq数据,系统探讨了UTI在脓毒症中的潜在作用机制。在负二项回归模型中调整了潜在的混杂因素后,UTI组中下调的基因比上调的基因更多。这些下调的基因在中性粒细胞参与的免疫中富集...
在这里，香港中文大学的研究人员介绍了 Tissue-AdaPtive autoEncoder（TAPE），这是一种连接批量 RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 的深度学习方法，可在短时间内实现精确的反卷积。通过构建可解释的解码器并在独特的方案下进行训练，TAPE 可以自适应地预测细胞类型分数和细胞类型特异性基因表达组织。与几个数据集上的流行...
单细胞测序技术(scRNA-seq)是在单细胞水平对全基因组进行扩增与测序的一项新技术。其原理是将分离的单个细胞的微量全基因组DNA进行扩增,获得高覆盖率的完整的基因组后进行高通量测序用于揭示细胞群体差异和细胞进化关系。 单细胞RNA-seq促进单个细胞中全基因组mRNA丰度的测量,提供了研究生物学条件下基因特异性表达异质...
3.2 使用AnnData存储单模态数据 如前所述,在比对和基因注释之后,基因组数据通常被总结为特征矩阵。该矩阵的形式为number_observations x number_variables——其中scRNA-seq观察结果是细胞条形码,变量是注释基因。在分析过程中,该矩阵的观察结果和变量用计算得出的测量值(例如质量控制指标或潜在空间嵌入)和先验知识(例如...
通过专家生物信息学家的严格验证,AutoBA在各种组学分析案例中,包括全基因组测序(WGS)、RNA测序(RNA-seq)、单细胞RNA测序、ChIP-seq和空间转录组学等方面的鲁棒性和适应性得到了确认。AutoBA根据输入数据的变化自主设计分析过程的独特能力进一步凸显了其多功能性。与在线生物信息学服务相比,AutoBA在本地部署分析,保护...
在这里,香港中文大学的研究人员介绍了 Tissue-AdaPtive autoEncoder(TAPE),这是一种连接批量RNA-seq和单细胞 RNA-seq 的深度学习方法,可在短时间内实现精确的反卷积。通过构建可解释的解码器并在独特的方案下进行训练,TAPE 可以自适应地预测细胞类型分数和细胞类型特异性基因表达组织。 与几个数据集上的流行方法相比...
1. 提取RNA:从样品中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等。 2. RNA库构建:将提取的RNA进行反转录,并通过PCR扩增,构建成RNA-seq文库。 3.测序:将文库通过高通量测序技术测序,得到大量的RNA序列数据。 4. 数据分析:对RNA序列数据进行质量控制、比对到基因组和转录组、基因表达量计算和差异分析等。 单细胞测序技术...
与单核 RNA-seq 类似,HiRES RNA 读数富集了新生转录本,与成熟 mRNA 相比,它可以更好地代表转录活性。然后,我们将等位基因解析的基因表达映射到同一细胞的重建 3D 基因组结构上,并计算单个细胞的变化-活性转录位点和沉默转录位点之间的细胞染色质 A/B 区室。我们发现转录基因通常位于更活跃的染色质环境中,这与之前...
在这里,香港中文大学的研究人员介绍了 Tissue-AdaPtive autoEncoder(TAPE),这是一种连接批量 RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 的深度学习方法,可在短时间内实现精确的反卷积。通过构建可解释的解码器并在独特的方案下进行训练,TAPE 可以自适应地预测细胞类型分数和细胞类型特异性基因表达组织。