对于原始计数数据的质量控制,包括: 目标 筛选数据,使其仅包含高质量的真实细胞,这样当我们对细胞进行聚类时,就更容易识别不同的细胞类群 识别任何不合格的样本,并尝试挽救数据或将其从分析中删除,此外,还要尝试了解样本失败的原因 挑战 从不太复杂的细胞中划定质量较差的细胞 选择合适的阈值进行过滤,以保持高质量的...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控 细胞定量是scRNA-seq重要的分析步骤,主要是进行细胞与基因的定量, cell ranger将比对、质控、定量都封装了起来,使用起来也相当便捷。 1. 参考基因组和注释文件准备 1.1 参考基因组、注释下载和参考基因组索引构建 参考基因组、注释下载注释和参考基因组索引参考以...
虽然使用$操作符将信息直接添加到Seurat对象的元数据槽中非常容易,但是我们将把数据框提取到一个单独的变量中。这样,我们可以继续插入我们的质控分析所需的额外指标,而不会影响merged_seurat对象。 我们将从Seurat对象中提取meta.data插槽来构建元数据数据框: # 创建元数据数据框 metadata <- merged_seurat@meta.data...
一、介绍 用于单细胞RNA-seq数据 提供严格的质量控制:将原始测序读数处理为可用于下游分析的高质量表达数据集 提供了丰富的绘图工具套件 R包地址:http://bioconductor.org/packages/scater 二、工作流 三、常用函数 plotColData 代码语言:javascript 复制 # 导入包suppressMessages(library(scater))suppressMessages(librar...
单细胞scRNA-seq的工作流程主要包括以下步骤: 1. 单细胞分离:将单个细胞逐个分离出来。 2. 提取RNA:从单个细胞中提取RNA。 3. 逆转录:将RNA逆转录成cDNA。 4. 扩增:对cDNA进行扩增,使其达到可测序的浓度。 5. 构建文库:将扩增后的cDNA构建成测序文库。 6. 测序:对文库进行高通量测序,获得每个细胞的转录组...
从测序仪中得到的常见原始测序数据有二进制式的BCL 或FASTQ 文件。对于BCL文件需要先转化为FASTQ格式,然后进行QC,Demultiplexing,通过基因组比对和定量得到count matrix。主要步骤包括有: · Read QC:获取原始数据后的第一步就是要检查数据质量;fastqc是大家比较熟悉的工具, 可以用于bulk RNA-seq 和scRNA-seq。
6. 测序分析 完成文库构建后,接下来就是进行二代测序分析。在scRNA-seq中,常用的测序评台有Illumina、Ion Torrent等。测序得到的数据需要进行质量控制、数据处理、比对和定量等步骤,最终得到每个细胞的基因表达谱。 7. 结论 scRNA-seq作为一种新兴的高通量技术,为我们提供了探索单个细胞基因表达的机会。通过本文的介...
在(前瞻性)队列研究中,样本量通常相当大,因此 scRNA-seq 不能应用于来自个体捐赠者的每个样本;在这种情况下,通常会应用嵌套病例对照研究和样本多重分析。一般来说,数据分析策略需要根据实验设计的类型进行调整。 原始数据处理和质量控制 原始数据处理 原始数据处理步骤包括:测序read QC、read mapping、细胞解复用和...
STAR从version2.7开始支持对scRNA-seq的定量,随着版本的升级,从一开始只支持Droplet类型到现在可以涵盖几乎所有类型。下面内容以version2.9版本为基础来讲解。 首先,定量前先要搞清楚scRNA-seq文库的类型,对应控制文库类型的参数为--soloType,目前市面上常见的几个建库方式如10x、Smart-seq,STAR都有相应...
scRNA-seq数据比bulk RNA数据噪音更大。单个细胞中RNA含量非常低,更别说还要反转录建库测序,因此增加了Dropout(细胞中有基因却检测不到表达量)的情况 scRNA的优势就是研究细胞的异质性。例如,识别新的细胞亚型,表征分化过程,将细胞与细胞周期阶段对应,或检测跨人群驱动差异的HVGs(highly variable genes) ...