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。
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...
snRNA-seq基本上没有核糖体基因，scRNA-seq是具有一定核糖体基因 5.snRNA-seq检测到的基因数量小于scRNA...
scRNA-seq和snRNA-seq均能很好的反应完整组织的表达模式(相关性系数r≥0.7),且两者特异基因的表达模式基本一致。 接下来,作者比较scRNA-seq和snRNA-seq的数据差异,揭示在泛草中scRNA-seq能检测到更多的转录本和基因数量,而snRNA-seq没有经过组织解离单个细胞的过程,其GO结果有更低的应激反应,同时,在玉米snRNA-seq...
文章摘要:单核 RNA 测序 (snRNA ‑seq) 是 一种用于分析细胞中基因表达的方法 分离是复杂的,例如在肝细胞癌中 (HCC) 组织。它构成了单细胞 RNA 的替代品测序(scRNA-seq)通过分析细胞核而不是整个细胞;但是,是否可以完全替代 HCC 中的 scRNA-seq 仍有待阐明。
snRNA-seg优点: 适用于冻存样品 能够改善细胞偏好性并且消除人为引入的基因表达 与SCRNA-seq 具有类似的基因检测率 支持含大细胞的组织 **snRNA-seg局限:**特定条件下某些基因的检测敏感性降低 snRNA-seq 的应用场景: 冻存样本(-80 度冰箱里的宝藏) 难解离样本(胰腺、脂肪、肝脏、肾脏、脑神经等) 含大细胞样...
总结scRNA-seq与snRNA-seq的区别，scRNA-seq面临应用范围受限、容易引发细胞转录偏好和细胞类型偏好等问题，而snRNA-seq优势在于避免解离偏差和转录偏好，同时适用于冻存组织，但在分析中丢失了细胞质中的转录本信息。通过分析数据集GSE161340，scRNA-seq与snRNA-seq在数据上展现出不同特征，如线粒体基因...
- 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...
snRNA-seq的劣势 虽然snRNA-seq相比较scRNA-seq具有多方面的优势,但同样snRNA-seq的劣势也比较明显: 1、 检测到的基因少 snRNA-seq坚持的是细胞核中的mRNA, 缺失对细胞质中的mRNA分子的检测。同时由于细胞核中带有polyA尾的成熟mRNA比例更低,因此对于某些样本而言,采用snRNA-seq每个细胞核中检测到的基因会偏少,不...
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...