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。
STAT1、STAT2、JUNB、JUND、IRF7、ETS1、CEBPD在非经典单核细胞中表达突出,主要与“对细胞因子的反应”、“I型干扰素信号通路”和“细胞因子介导的信号通路”相关途径(图 3I)。这些结果意味着非经典单核细胞中的转录因子可能促进PR中的炎症过程。(作者将全部的细胞进行SCENIC分析,因为非经典单核细胞在PR组患者比率...
STAT1、STAT2、JUNB、JUND、IRF7、ETS1、CEBPD在非经典单核细胞中表达突出,主要与“对细胞因子的反应”、“I型干扰素信号通路”和“细胞因子介导的信号通路”相关途径(图 3I)。这些结果意味着非经典单核细胞中的转录因子可能促进PR中的炎症过程。(作者将全部的细胞进行SCENIC分析,因为非经典单核细胞在PR组患者比率...
图6 基线、2D、和TDO与正常卵巢组织RNA-seq数据分析结果。A:Top100高变基因。B:2D细胞培养系统富集分析结果。C:RNA-seq数据的PCA分析,显示卵巢癌2D细胞和正常组织与TDO和基线分离。 2 验证卵巢癌中PI3K-AKT信号通路配体和受体基因相关性 使用RNA-seq数据研究分析了scRNA-seq结果中区分每个CAFs簇与其它腹水细胞的to...
研究结果 1. scRNA-seq数据揭示了从供体匹配的组织来源分离的MSCs的来源间变异 2. 连接粘附分子2(JAM2)调节骨髓间充质基质细胞的细胞运动表型 3. scRNA-seq数据揭示了从供体匹配组织来源分离的马骨髓间充质基质细胞的来源内变异 4. PB衍生MSC的克隆异质性揭示了趋化能力的功能差异 总结 中文题目:来自原代供体匹配...
研究结果 1. scRNA-seq揭示长寿人群PBMC细胞图谱 对所有的PBMC样品进行细胞聚类和鉴定,鉴定了5大类细胞类型,如图1A所示。由于在衰老过程中T细胞在免疫衰老中发挥着重要作用,所以作者分析了各样品中的细胞比例,结果发现T细胞在所有PBMC中占比最高,而且在百岁老人组(CEN)的样品中占比也是最高(图1B)。为了研究与长寿...
差异表达分析结果解读: 对Cluster1和2进行差异表达分析,行名是差异表达基因,列名分别为p值,log2FC平均值,pct.1与pct.2表示相应基因在两个Cluster中的表达比例(即多少细胞表达了该基因),矫正p值(是一种更严格的p值,可替代p值作为筛选条件)。 “markers = markers %>% rownames_to_column('gene') %>% fil...
使用scATAC-seq,我们检测了人类斑块中髓系和T细胞的开放染色质启动子和增强子景观。我们通过scATAC-seq鉴定了4个髓系和5个T细胞簇。从scRNA-seq到scATAC-seq群体的群体标记转移显示与天然scATAC-seq簇边界有很好的一致性并检索到了大多数scRNA-seq群体(图6A和6B)。
流程图 结果 1. 数据集的获取和下载 从GEO数据库下载scRNA-seq数据集GSE140228。分别从TCGA,ICGC和GEO数据库下载TCGA-LIHC数据集,ICGC-LIRI数据集和GSE14520数据集的转录组数据,临床数据和CNV数据。此外,从GEO数据库下载8个GEO数据集。 2. scRNAseq数据集分析 ...
系统学习scRNA-Seq(四+) 系统学习scRNA-Seq(五)-SingleCellExperiment 结合一篇文章+scater说明书,并做了一些个人修改 首先上文章和scater包说明书 来自https://f1000research.com/articles/5-2122/v2,题目是:A step-by-step workflow for low-level analysis of single-cell RNA-seq data with Bioconductor 作者...