在scRNA-seq数据中注释细胞的工作流程包括三个主要步骤:自动注释、人工注释和湿实验验证。 自动注释 自动化注释工具利用一组预定义的标记基因,这些标记基因在已知的细胞类型中特异表达,通过将它们的基因表达模式与已知的细胞类型进行匹配来标记cluster。优点是快速、可重复性好,对常见细胞类型的标注结果更可靠; 但由于参...
Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现, Seurat 4.0。 1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞(PBMC)数据集。 # Seurat_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F:/scRNA-seq/Seurat4.0") # 下载PMBC数据 download.file("https://cf.10xgenomi...
单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据的预处理流程:原始测序结果 FASTQ文件:主要包含多对 核苷酸序列和 质量分数 的FASTQ文件。(核苷酸序列中包含区别不同细胞的信息)(质量分数表明核苷酸序列的可信程度) 细胞× 基因表达矩阵 .h5ad/.h5/10x文件:将 FASTQ 文件中的序列与参考基因组进行比对,并计算每个基因在每个细胞中...
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。 实...
scRNA数据分析流程 rna seq数据分析,mRNA-seq数据分析1.使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控2.bowtie2去除测序数据中rRNA--约去除0.2%的rRNA数据3.hisat2进行参考基因组比对--全比对率高于94%证明测序数据质量较好4.samtools转换文件格式5.featureCount对基因表达数
测序结束之后就是数据的分析了,总体数据分析流程如下图所示,前面三步(黄色)对于任何高通量测序数据是通用的,紧随其后的四步(橙色)是要将传统RNA-Seq分析中已有的方法和新开发的方法结合起来解决scRNA-seq的技术差异问题,最后的部分(蓝色)是使用专门为scRNA-seq开发的方法来进行生物分析解读。
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 刚下下来的原始文件长这样,也可能看不到后面的.sra字样 需要使用fastq-dump解压,而使用fastq-dump需下载SRA-Toolkit。 二、SRA-Toolkit 这个需要下载SRA-Toolkit,那么可以点击以下链接进入官网下载: ...
单细胞RNA测序（scRNA-seq）是揭示细胞异质性和复杂性的关键工具。通过这项技术，研究者能对大量细胞进行单细胞转录组分析，从而细致地分类、表征和区分不同细胞类型。以下是scRNA-seq的基本工作流程：1. 数据格式：scRNA-seq原始数据通常为FASTQ或BCL格式，前者需通过FastQC进行质量控制，后者则通过cell...
情况四:将下载后的scRNA-Seq文件归类整理 方法一:shell脚本 # 将同一组数据放在同一目录下 ls GSM* | awk -F '_' '{print $2"_"$3}'| uniq | while read i;do mkdir $i;mv *$i*gz $i;done # 各自重命名 find -name "*barcodes.tsv.gz" | while read i;do mv $i $(dirname $i)/bar...
当我们进行单细胞数据分析时,应该始终从质量控制步骤开始,首先清理数据,以确保数据足以回答研究的问题。在此步骤之后,通常会继续进行定位(比对)或基因组组装步骤,具体取决于是否有参考基因组可供使用。 一些相关问题 1.样本与样本之间是如何进行比较的? 2.单个细胞是如何被捕获的? 3.Bulk RNA-seq与scRNA-seq的差异...