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...
scRNA-seq数据的另一个特点是大量的零计数。但是并非所有从样本单元检测到的零计数都是真正的零表示。 这只是意味着在测序过程中可能无法检测到一些真正表达的基因。这是由于少量的起始RNA导致许多转录物低于检测阈值。此外,低捕获效率可能会错过大量的逆转录过程。 因此,我们可以观察到“drop-out”现象,即在这些细胞...
有参拆分,这里的参指的是WGS全基因组测序数据,这样就可以获得变异信息,根据变异信息,去把单细胞数据的fastq文件进行拆分。 开始前,你手里有两种文件,一种是scRNAseq的测序fastq文件,第二种是WGS的测序fastq文 Part I 对测序的fastq文件进行比对,获得bam文件和barcode信息 seeksoultools fast run \ --fq1 L004_R...
scRNA-seq数据的有效维度比所有可能的基因表达组合模式所允许的维度更低,部分原因在于scRNA-seq数据的视野有限:例如,对于描绘某一只有三个主要细胞类型的组织来说,大多数转录改变只需要用2个捕获细胞类型间差异的轴即可解释。根本上,更低的有效维度反映了细胞中基因调控逻辑所带来的转录协同性。例如,当10个基因受同一...
sc-RNA可以获得比bulk-RNA-seq更多、更精细的markers和pathways 不同类型细胞受到衰老影响的程度不同 基于scRNA数据发现衰老相关基因ApoE 绝大多数差异基因都有亚群特异性 不同细胞类型的总体变化不是很显著 第7亚群(OLG_7)的ApoE显著与衰老有关。图6-1：ApoE基因在不同细胞亚群中的差异表达情况 通路分析显示细胞间...
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(scRNA-seq),并进行相关性分析...
经典的scRNA-seq工作流程包含四个主要步骤: 1.将cDNA片段映射到参考文献; 2.为基因分配读段; 3.为单元格分配read; 4.计算唯一RNA分子的数量(UMI重复数据删除)。该过程的结果是一个基因/细胞计数矩阵,该矩阵用于估计每个基因的每个...
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...
然而，大规模数据集的处理带来了新的挑战，包括处理时间的延长和对计算资源的高需求。此外，基于转录组的调控网络是研究疾病发生和发展机制的重要工具。然而，scRNA-seq数据基因表达值通常呈现出高度稀疏且嘈杂的特点，这限制了相关性分析指标（如Pearson、Spearman、Cosine相关性和细胞通讯等）在构建基因调控...
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,可以帮助我们更准确地识别细胞亚群且更深入分析细胞的异质性。