【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 2394、弹幕量 0、点赞数 96、投硬币枚数 51、收藏人数 362、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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。
结果显示两种方法检测到的细胞类型相似,但比例差别较大:在神经母细胞瘤中, 相比snRNA-seq,scRNA-Seq中免疫细胞比例更高,神经嵴、神经内分泌细胞等实质细胞大幅减少;而snRNA-Seq结果中实质性细胞(尤其是恶性细胞)比例更高,但是T细胞大幅减少,B细胞和NK细胞基本消失,内皮细胞、上皮细胞增加。
- 整合与分析：尽管Seurat分析流程相似，但两者的质量控制（QC）标准不同，snRNA-seq可能需要更为宽容的参数设置，以保留更多数据。在AD（阿尔茨海默病）研究中，单核转录组分析揭示了异常的细胞类型，如血管生成内皮细胞的表达异常，这是snRNA-seq独特洞察力的体现。整合策略：scRNA-seq与snRNA-seq的整合...
两种技术各有优势：Bulk RNA-seq代表细胞群体，适合大规模研究，而scRNA-seq则能精细捕捉单细胞异质性。2019年Cell上的一项研究通过联合scRNA-seq和bulk RNA-seq，揭示了小鼠和人类树突状细胞的异质性基础，通过比较两种测序结果，验证了scRNA-seq的准确性，发现了新的DC亚型，并利用流式细胞术深度分析细胞...
体积和单细胞RNA-seq之间的主要区别在于,每个测序文库代表单个细胞,而不是细胞群。因此,没有办法在单细胞水平上进行“生物复制”:每个细胞都是独一无二的,不可能复制。相反,可以通过它们的相似性对细胞进行聚类,然后可以在相似细胞组之间进行比较。 单细胞RNA-seq的另一个重大挑战是每个细胞的起始材料量非常低。这导...
现在纯生信文章还能发吗?当然可以!这篇文章零实验,scRNA-seq与bulk RNA-seq联 合分析,两种测序结果相互印证,轻松发7分+文章!关注起来,布小谷这里有很多生信热点等你来哦,手把手教你如何轻松上手生信文章!肿瘤相关成纤维细胞(CAF)在癌症进展中起重要作用,人们对C
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...