3. 数据归一化 归一化旨在抵消技术噪声或偏差,并确保每个细胞之间的可比性。 与分析传统的bulk RNA-seq数据类似,在分析单细胞RNA测序数据时,每个细胞都被视为一个独立的样本。原始表达矩阵不能直接用于下游分析,因为由于系统错误或技术噪音(如每个细胞的测序深度和转录组捕获率的差异),细胞之间的表达水平无法进行比较...
常见的scRNA-seq数据分析图主要包括两大方面,一个是细胞层面的聚类效果图,另一个是基因表达相关的图。 一 细胞的聚类效果图UMAP/t-SNE Seurat提供了t-SNE和UMAP的降维功能,通过非线性的方法将细胞在高维度的拓扑结构映射到二维平面中, 在其可视化效果图中能将细胞群分成不同的集群,通过注释显示出不同的细胞类型。
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...
导入scRNA-seq数据 无论使用哪种技术或流程来处理您的单细胞RNA-seq序列数据,输出通常都是相同的。也就是说,对于每个单独的样本,您将拥有以下三个文件: 包含细胞ID的文件,表示量化的所有细胞 包含基因ID的文件,表示量化的所有基因 每个细胞的每个基因的表达矩阵 可以通过单击data/ctrl_raw_feature_bc_matrix文件夹...
一般来说,我们先对scRNA-seq数据聚类和注释,然后通过scRNA-seq注释结果再对scATAC-seq数据进行注释,最后我们将scRNA-seq+scATAC-seq数据整合,得到单个细胞中的基因表达和染色质开放性数据,通过WNN算法将相似的细胞聚类到一起,形成两组学整合的细胞图谱。从整合的细胞图谱中我们可以研究两组学的一致性,发现两组学一致的...
一、面对原始数据该干什么 下载的文件是这样的,这是.sra文件,需要对他们解压 需要使用fastq-dump解压,而使用fastq-dump需下载SRA-Toolkit。 二...
获取公开的人类单细胞基因表达数据集（scRNA-seq 数据集）极大地促进了科学家们对复杂生物系统和各种疾病病因的了解。然而，可访问性的提高也引起了人们对捐赠细胞的个人隐私以及他们的私人健康信息在未经同意的情况下被共享的可能性的更大关注。以前有关这些隐私泄露的研究主要集中在批量基因表达——测量来自组织或样本...
单细胞RNA-seq数据在许多方面与bulk RNA序列不同。大多数现代scRNA-seq技术生成包含三个关键信息的读取序列: 1. 识别 RNA 转录本的 cDNA 片段; 2. 细胞条形码(CB),用于识别表达RNA的细胞; 3.唯一分子标识符 (UMI),允许折叠 PCR...
1.scRNA-seq结果及应用 从GEO数据库下载8例高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)scRNA-seq数据重新分析。 1 揭示CAFs异质性 鉴定和注释9609个细胞,共获得18个细胞clusters。根据典型CAFs标记将细胞分为4个clusters,包括肌成纤维细胞myCAF(myCAF1和myCAF2)和炎性细胞CAFs(iCAF1和iCAF2)。对与CAFs亚型相关的细胞标记进行Wiki...
scRNA-seq技术在捕捉细胞间的细微差异上展现出了巨大的潜力，而bulk RNA-seq则为我们提供了宏观的生物学景观。理解这两者之间的区别，是进入单细胞分析领域的第一步。在单细胞捕获和准备过程中，传统的人工操作与现代自动化技术并存。从使用手动移液器到自动化移液系统如流式细胞仪，技术的进步不仅提升了...