4.聚类分析是单细胞RNA-Seq中不可或缺的一部分,它有助于确定细胞和了解细胞之间的相互关系和功能。 一、普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)与单细胞测序(scRNA-Seq)(1)普通转录组测序(Bulk RNA-Seq) 普通转录组测序(Bulk RNA-seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,用于分析组织或细胞总体的RNA组成。...
4.聚类分析是单细胞RNA-Seq中不可或缺的一部分,它有助于确定细胞和了解细胞之间的相互关系和功能。 一、普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)与单细胞测序(scRNA-Seq) (1)普通转录组测序(Bulk RNA-Seq) 普通转录组测序(Bulk RNA-seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,用于分析组织或细胞总体的RNA组成。
RaceID、GiniClust、SINCERA 和 DendroSplit是专门设计用于在 scRNA-seq 数据分析中识别稀有细胞类型的聚类算法。 细胞类型注释 将细胞身份分配给细胞亚群,这一过程称为细胞类型注释,是 scRNA-seq 数据分析中的关键步骤。细胞类型的手动注释非常耗时且可能具有主观性。因此,已经开发了用于自动细胞类型注释的新兴计算工具。...
随着高通量单细胞RNA-seq测序技术的发展,scRNA-seq数据集的大小已经从单个细胞增长到数百万个细胞,如何将这些高维度的数据可视化也是生物信息一个重要的应用领域。这一期给大家介绍一些scRNA-seq文章中常见的图,希望给大家带来一些新的作图思路. 我们下面主要介绍的是R 包Seurat提供的作图功能。常见的scRNA-seq数据分析...
scRNA-seq的典型数据分析步骤通常可分为三个阶段: 1)原始数据处理和质量控制; 2)适用于几乎所有scRNA-seg数据集的基本数据分析:数据标准化和整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类型标注和标记基因识别; 3)应针对特定研究场景定制的高级数据分析:轨迹推断、细胞间通讯分析、调节子推断和TF活性预测以及代谢分析。
图1 两组学关联分析思路 1)质控分群 首先,通过scRNA-seq数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群。接着,我们可以使用scRNA-seq的数据来注释scATAC-seq的细胞亚群,最后我们可以通过WNN分析将scATAC-seq和scRNA-seq数据进行整合,构建两组学整合的细胞图谱,并比较两组学的一致性。通过两组学数据的相互验证,可以帮助...
分析的第一步是将原始计数归一化,以解决每个样品每个细胞的测序深度差异。Seurat最近介绍了一种新的scRNA-seq数据normalization and variance stabilization方法,称为sctransform。 sctransform方法使用regularized negative binomial model对UMI计数建模以去除由于测序深度(每个细胞的总nUMIs)引起的变化,同时根据具有相似丰度的基因...
什么是单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据? 单细胞 RNA 测序(single-cell RNA seq,scRNA-Seq)是一种用于分析单个细胞中基因表达水平的技术。即可以在单个细胞的水平上检测 RNA 表达。传统的 RNA 测序( Bulk RNA-Seq)方法只能测量样本整体的表达水平,而不能反映细胞间的异质性。
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(...
1.重新分析已有的scRNA-seq数据,鉴定到癌症样本中细胞异质性。 2.进行细胞间通讯分析,找到关键信号通路上的配受体对。 3.使用bulk RNA-seq验证信号通路上配受体表达,排除假阳性。 4.用TCGA和GTEx两个队列,根据配受体对的基因表达进行生存分析预后。 中文题目: ...