scrna-seq 10x Genomics的原理主要包括以下几个步骤: 1.细胞悬浮:将细胞样品进行消化、机械分散等处理,得到单个细胞悬浮液。这一步骤的目的是确保每个细胞独立存在,以便后续的分析。 2.胶滴合成:将单个细胞与一组含有特殊的条码分子的胶滴(GEMs)相结合。GEMs是由微流控技术和油水分离技术生成的微型反应室,每个胶滴...
为了在单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验之间找到相互关联的“锚点”,首先利用Signac软件包中的GeneActivity()函数,通过计算2kb启动子区域和基因体内的ATAC-seq测序计数,来估算每个基因的转录活性。 接下来,使用scATAC-seq数据得到的基因活性评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型...
这会导致10X genomics数据进行比对时,多重比对(即一条测序的reads会比对上多个转录本)比例比较大,而多重比对的reads在10X scRNA-seq定量的时候,默认要被丢弃。 所以,对于de novo拼接来源的转录本需要适当进行去冗余处理,从而减少多重比对的影响,提高数据量的有效率。在无参考转录组de novo拼接方面,基迪奥有非常丰富...
Unique Molecular Identifier (UMI,减小PCR扩增带来的bias)。 2️⃣ 典型的scRNA-seq的workflow包括以下几个步骤:👇 将cDNAmapping到reference上; 计算基因reads; 计算细胞reads(用到cell barcode); 计算的RNA数量(UMI去重)。 3. 具体步骤 Read Mapping 处理10x Genomics Chromium scRNAseq数据,我们通常要用到Cel...
例如,对外周血单个核细胞的10x Genomics scRNA-seq就描述了这种情况,测序饱和度超过90%。通过分析由少量原始分子多次扩增而形成的PCR重复,可以提高SNV检测的概率。在标准的生物信息学算法中,这样的重复作为假阳性的来源从以下分析中删除。然而,Wilson等人描述了scSNV管道,该管道允许以低SNV检测假阳性率分析此类重复。
然而,目前的蛋白质组学分析方法无法以细胞分辨率解析蛋白质。尽管单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组学可以描述细胞分辨率下的基因表达,但它们要么需要进行组织活检,要么只能用于离体组织。此外,人们也无法判断任何给定的mRNA是否被翻译成蛋白质,这使得从细胞水平评估蛋白质组与人类疾病的相关性具有挑战性。
单核转录组snRNA-seq在10×Genomics平台上的操作是一样的，也是分离得到的单细胞核与UMI一起形成油包水...
文章还提到单细胞RNA测序技术中使用的10xGenomics基因组学具有一些局限性,例如仅测序3'末端和相对低覆盖度。尽管存在这些缺点,但与其他超高通量单细胞RNA-seq(如inDrop)相比,10×Genomics Chromium已被评估为在几个方面表现出最佳性能,包括分子灵敏度,精密度和最低技术噪音。
10X Genomics起源自Drop-Seq技术, 横向孔道逐个导入凝胶微珠Gel beads,第一个纵向道输入细胞。当凝胶微珠和细胞碰撞会被吸附在微珠上,然后通过微流控技术运送到第二个纵向通道(“油管”)。这时就会形成一个个的油滴GEMs(一个油滴就是一个凝胶微珠,也就是一个单细胞),然后收集在EP管中。每一个凝胶微珠都布满...
对于10X Genomics ScRNA-seq,常见的定制化分析请见下表。从表中可以看出,对基础分析内容基于生物学背景进行解析,是后续定制分析的基础,必须由生信公司与客户通力配合才能做好。 表1 四种定制分析以及依赖的生物学背景信息 目标亚群进一步细分 过去对细胞的定义,由于只是基于形态学或少量分析标记,所以对细胞的鉴定精度只能...