1.Bulk RNA-Seq: 每一个组织切片被视为一个样本,可以取多个切片进行分析,因此可以进行重复实验以提高可靠性。 2.scRNA-Seq: 每一个细胞被视为一个样本,由于每一个细胞都是唯一的,因此无法进行重复实验。 (2)单细胞分离操作 1、手动移液器 手动移液器是一种利用细长的玻璃管吸取细胞的实验工具。手动移液器...
【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 |
基于scRNA-seq的代谢分析的计算工具可分为两大类:基于途径的分析和基于通量平衡分析(FBA)的方法。对于第一类,通常使用标准功能富集分析方法。特别是,R 包scMetabolism提供了一个集成框架,用于定量分析 scRNA-seq 中的代谢途径活动,能够解释丢失,并与为单细胞功能富集分析设计的多种工具兼容,包括ssGSEA、Vision、 和 ...
scRNAseq可变剪切分析,首先你得scRNAseq必须得是全序列测序得到,普通10x平台、墨卓平台或者其他3' base的平台,无法做可变剪切分析。 可变剪切分析用rMATS软件,需要先做好seurat常规分析,确定好cluster后,再去跑rMATS,本质上是利用cluster的barcode对bam文件做拆分,然后再去跑rMATS. 跑完rMATS, 会针对每个cluster生成单独...
此外,基于转录组的调控网络仍然是研究疾病发生和发展机制的重要工具。由于dropout事件、扩增偏差以及测序深度等因素的影响下,scRNA-seq数据基因表达值通常呈现出高度稀疏且嘈杂的特点,这限制了相关性分析指标(如Pearson、Spearman、Cosine相关性和细胞通讯等)在构建基因调控网络时的有效应用。
1. 样本两组学相关性分析 在scATAC-seq数据中,对于每一个细胞,我们通过基因及基因上游2kb内的peak丰度去量化每个基因在每个细胞中基因开放性,即在这个区域内,peak丰度越高,基因就越有可能受到转录因子调控或与RNA聚合酶结合,基因开放性越高。对于每一个样本,我们计算平均基因开放性(scATAC-seq)和平均基因表达量(...
scRNA-seq:四种骨再生材料植入6-8周龄C57BL/6雄性小鼠的胫骨;对照组仅做实验,不植入材料。三天后取股骨内的骨髓细胞和植入物制备样本,上机建库测序。 实验思路 主要研究结果 不同植入材料对骨微环境影响的细胞图谱分析 通过对五个分组40043个细胞进行聚类分群鉴定,得到了10种不同的细胞类型:单核细胞、中性粒细胞...
1. scRNA-seq常规分析:Seurat v5的使用; 2. scRNA-seq细胞类型注释:ScType和SingleR的使用; 3. scRNA-seq数据可视化:scRNAtoolVis、dittoSeq和ggSCvis的使用; 4. scRNA-seq的Doublet识别:DoubletFinder的使用。 培训时间: 2024年3月15日(周五)10:00-1...
scRNA-seq已广泛应用于癌症相关研究,单细胞分辨率的转录组分析能够定量检测肿瘤内细胞表型多样性的分子活性。这样的高维数据需要计算分析,以提取有关驱动癌症发展、发病机制和临床结果的细胞类型和状态的相关生物学信息。 来自美国的科研人员在《Experimental & Molecular Medicine》发表综述文章,聚焦癌症研究中单细胞转录组数...
我们知道RNA-seq即转录组测序,是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合,而单细胞RNA测序(single-cell RNA-seq,简称scRNA-seq)则是以单个细胞为特定研究对象,提取其mRNA进行逆转录并进行高通量测序分析,可体现出个体细胞内表达水平的具体变化,目前已广泛应用在生物学、医药研发、临床医学等各个领域。