14. 联合分析 如scRNA-seq和CRISPR筛选的联合应用,scRNA-seq和多组学的综合分析,包括scATAC-sEquation(单细胞染色质可及性和转录组测序
单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据的预处理流程:原始测序结果 FASTQ文件:主要包含多对 核苷酸序列和 质量分数 的FASTQ文件。(核苷酸序列中包含区别不同细胞的信息)(质量分数表明核苷酸序列的可信程度) 细胞× 基因表达矩阵 .h5ad/.h5/10x文件:将 FASTQ 文件中的序列与参考基因组进行比对,并计算每个基因在每个细胞中...
1.按照10x常规scRNAseq的流程做定量 2. 常规分析获取RDS文件。 摘要 目前单细胞测序技术已经很成熟,但大部分单细胞测序都是3’-based原理,无法获取全长mRNA信息,无法做突变分析。但是目前已经有部分国产公司开发了全序列scRNAseq,利用随机引物对mRNA进行捕获,那么获得的mRNA理论上可以覆盖全长。 例如寻因生物开发的See...
四、单细胞RNA测序的流程: 五、单细胞RNA测序的应用领域 单细胞RNA测序已经在各种生物学领域取得了显著的应用: 1.免疫学:研究免疫细胞在免疫反应和疾病中的角色,例如单细胞分析可以帮助揭示T细胞和B细胞的亚群。 2.神经科学:研究神经元之间的多样性,从而更好地理解大脑功能和神经系统疾病。 3.肿瘤学:揭示肿瘤内不...
五、备用工作流程 一、介绍 前置知识:原创 Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析02 使用Seurat包来运行,主要实现两个功能: 通过marker基因计算细胞周期评分 基于评分在预处理过程中,减轻单细胞转录组数据中细胞周期异质性影响 二、预处理 数据来自:http://www.bloodjournal.org/content/early/2016/06...
1. 数据格式：scRNA-seq原始数据通常为FASTQ或BCL格式，前者需通过FastQC进行质量控制，后者则通过cellranger的mkfastq工具处理为FASTQ，再进行质控。2. 数据分析：首先，通过比对软件（如STAR）将FASTQ数据与参考基因组匹配，利用GTF文件进行基因分类。质控是为了剔除低质量细胞，关键指标包括基因数量、UMI数量...
测序结束之后就是数据的分析了,总体数据分析流程如下图所示,前面三步(黄色)对于任何高通量测序数据是通用的,紧随其后的四步(橙色)是要将传统RNA-Seq分析中已有的方法和新开发的方法结合起来解决scRNA-seq的技术差异问题,最后的部分(蓝色)是使用专门为scRNA-seq开发的方法来进行生物分析解读。
差异分析显示RNA-seq数据中共包括1297个上调表达基因和2131个下调表达基因(Fig.4a),GO富集分析显示DEGs主要富集于rRNA处理、单核细胞分化、RNA结合和免疫受体活性等通路(Fig.4b)。KEGG富集分析显示这些DEGs主要与几种传染病和生物过程有关(Fig.4c),GSEA分析显示适应性免疫反应、免疫反应调节细胞表面受体信号传导等免疫相...
scRNA-seq的数据分析流程通常包括原始数据处理和质量控制、基本数据分析以及针对特定研究场景定制的高级数据分析。原始数据处理步骤包括测序read QC、read mapping、细胞解复用和细胞唯一分子标识符(UMI)计数表生成。基本数据分析包括数据标准化和整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类...
单细胞scRNA-seq的工作流程主要包括以下步骤: 1. 单细胞分离:将单个细胞逐个分离出来。 2. 提取RNA:从单个细胞中提取RNA。 3. 逆转录:将RNA逆转录成cDNA。 4. 扩增:对cDNA进行扩增,使其达到可测序的浓度。 5. 构建文库:将扩增后的cDNA构建成测序文库。 6. 测序:对文库进行高通量测序,获得每个细胞的转录组...