每个基因都是一个乐器，而RNA-seq数据就是记录了演奏过程中每个乐器的声音大小。通过分析RNA-seq数据，...
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。
【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 2373、弹幕量 0、点赞数 95、投硬币枚数 49、收藏人数 361、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
- 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...
1 scRNA-seq:单细胞 RNA-seq 数据分析简介 #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程 #rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 在本次讲座中,您将学习 - scRNA-seq 是如何工作的以及会出现什么问题(empties, doublets, dropout
普通单细胞转录测序(scRNA-seq)分析主要依赖于编码基因表达进行细胞分型等分析,而研究表明相比蛋白编码基因,lncRNA具有更强的细胞特异性。在传统Bulk-seq检测中,在细胞亚群或单个细胞中的高表达lncRNA往往在组织水平表现为低表达。而单细胞lncRNA测序则可显著提升对细胞亚群特异性lncRNA的检测能力。
由此可见,snRNA-seq相比于scRNA-seq在高上皮含量的组织,以及以细胞外基质为特征的固体组织的单细胞RNA测序方面,可以有效地将组织还原为单细胞核分离物,并获得高度精确的细胞类型表达谱。 推荐阅读:
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...
1. 肺癌的scRNA-seq数据集来自之前的研究-Single-cell RNA sequencing reveals distinct tumor microenvironmental patterns in lung adenocarcinoma。从TCGA数据库下载肺癌的RNA-seq数据和临床病理学特征。此外,GSE68465从GEO数据库下载。...
比对基因组序列是有很多工具的,当然这个是用于RNA-seq的,我的例子给的是scRNA-seq,应当使用10X自己的cellranger来处理,然后导入scanpy分析。此处只列举STAR,至于HISAT2, TopHat暂不考虑。 首先是安装STAR这个分析软件: sudo apt-get install g++ make # 确保已安装C++编译器(如g++)和Make工具 wget https://githu...