scRNAseq全序列突变分析: 突变分析大致分4步,分别是 按照10x常规分析做定量,获取matrix/barcode/feature三个文件。 按照seurat常规分析做cluster/细胞注释,确定cluster数量,获得RDS文件。 做SNV calling,获取scRNAseq数据的cover 和 mut数据文件。 针对cover和mut数据文件做可视化。 本文(三)涉及步骤4,也就是激动人心的...
scRNAseq可变剪切分析,首先你得scRNAseq必须得是全序列测序得到,普通10x平台、墨卓平台或者其他3' base的平台,无法做可变剪切分析。 可变剪切分析用rMATS软件,需要先做好seurat常规分析,确定好cluster后,再去跑rMATS,本质上是利用cluster的barcode对bam文件做拆分,然后再去跑rMATS. 跑完rMATS, 会针对每个cluster生成单独...
kallisto/BUStools和Alevin/Alevin-fry都实现了各自的细胞barcode和UMI纠错和分离算法——例如,Alevin不需要(但可以使用)细胞barcode白名单。然而,与基于比对的方法最大的区别在于伪比对的准确性较低,并且包含多比对read。 kallisto/BUStools支持许多测序技术,包括CEL-seq、CEL-seq2和SMART-seq等低通量技术。可以使用kb -...
这样数据的结构就会少一层>str(hd5)Listof1$ matrix:Listof6..$ barcodes:chr[1:23130(1d)]"ccRCC_1_rep1@AAATGCCGTCTCAACA-1""ccRCC_1_rep1@AACACGTAGATCACGG-1""ccRCC_1_rep1@AACTTTCAGTCATCCA-1""ccRCC_1_rep1@ACACCCTGTCGACTAT-1"...$ data:num[1:58298590(1d)]1.541.541.541....
全长的方法试图得到基因体均匀读长覆盖并增加匹配序列数,更适合亚型发现、剪切事件、SNP鉴定等等分析。一大缺陷是建库通量较低,难以混样测序。更重要的是,它不能结合UMIs(unique molecule identifiers)来进行数字量化。有一个例外,MATQ-seq可以把barcodes和UMIs整合到MALBAC引物上,从而克服这个缺陷。
导入scRNA-seq数据 无论使用哪种技术或流程来处理您的单细胞RNA-seq序列数据,输出通常都是相同的。也就是说,对于每个单独的样本,您将拥有以下三个文件: 包含细胞ID的文件,表示量化的所有细胞 包含基因ID的文件,表示量化的所有基因 每个细胞的每个基因的表达矩阵 ...
scRNA-seq数据处理—文件格式小结 正文 处理原始scRNA-seq数据 3.3 文件格式 3.3.1 FastQC FastQ是您将遇到的最原始形式的scRNASeq数据。所有scRNASeq方案都使用配对末端测序进行测序。Barcode序列可以在一个或两个reads中发生,这取决于所采用的protocol 。然而,使用独特分子标识符(UMI)的protocol 通常包含一个带有细胞...
GEMs 的结构确保了>90% 的油滴内反应产物都可以顺利用唯一的 barcode 分子标记。Gel bead由凝胶珠和磁珠上的一段引物构成。Gel bead上连接的引物序列包含四个部分:Illumina TruSeq Read 1测序引物、16 nt的条形码(Barcode)、12 nt的UMI和30 nt的Poly(dT)反转录引...
10x Chromium、Drop-seq、inDrops是基于微流控产生的油包水的方法来隔离细胞,并且是用带barcode序列的引物微珠来标识细胞的,是高通量的方法。 Seq-Well采用微孔芯片来隔离细胞,再用微珠来标识细胞,属于高通量方法。 1)Drop-seq Drop-seq是一种基于使用微流体技术快速分析数千个单细胞的方法,Drop-seq测序的原理是...
barcodes.tsv这是一个文本文件,其中包含该样品的所有细胞条形码。条形码按照矩阵文件中显示的数据顺序列出(即这些是列名)。 cell_id features.tsv这是一个文本文件,其中包含量化基因的标识符。根据您在量化方法中使用的参考(即Ensembl、NCBI、UCSC)的不同,标识符的来源可能会有所不同,但大多数情况下,这些都是官方的...