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。
一般来说，scRNA-seq 首先要从组织或细胞中获取样品，然后对单细胞进行分离和测序，得到每个细胞中每个基...
snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
写在开头其实在 阅读单细胞文献,并且整理文献阅读笔记的时候,每次都会都文章用到的数据进行了解和整理,也多次看到过ScRNA-seq(单细胞转录组测序)与SnRNA-seq(单细胞核测序),但是我基本上都是只确认是singl…
- 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...
在植物单细胞分析中，传统方法依赖于细胞壁酶解，但并非所有组织和物种均适用，如高粱。人们关注原生质体生成对转录组的影响，因此核分析逐渐受到重视。我们通过比较拟南芥（被子植物模式）和玉米（单子叶植物模式）的单细胞质（scRNA-seq）与单细胞核转录组（snRNA-seq）数据，来评估细胞核分析的精确性（见...
2、标记物(marker):参考数据库和细胞类型特异性基因标记,主要是基于scRNA-seq数据集建立的,因此可能不是snRNA-seq的最佳选择,如下图,细胞核中的细胞类型注释得分明显较低。 3、各个组织在sc和sn测序的结果基因表达上也有较大的差异,进而影响下游的个性化分析(通讯、转录因子等) ...
snRNA-seq检测到的基因,有92.3% 可以通过Bulk RNA-seq 检测到(FPKM > 1 ),表明snRNA-seq 具有较高的敏感性,snRNA-seq和Bulk RNA-seq 的相关性达到0.9 ,表明具有很高的重现性。后面的分析就和常规scRNA-seq的分析类似了。 德国的团队同样的,在分析单细胞数据前,进行了独立的bulk RNA-seq实验来识别原生质体...
比较符合总结的scRNA_seq和snRNA_seq的知识点。 参考:单细胞核转录组测序 - 简书 (jianshu.com) 虽然snRNA-seq能够获得更加全面完整的细胞类型,但是对于某些细胞类型的获得比例不如scRNA-seq,主要表现为免疫细胞。 从两分组细胞分布对比来看snRNA-seq测试数据中 T,B,NK的细胞数量都减少了;而Fibo, Hepatcyte,Endo...