bulk RNA-seq获得的是组织或器官等大量细胞中表达信号的均值,无法获取细胞之间的差异信息(即丢失了细胞的异质性), 而单细胞测序技术可以很好的弥补bulk RNA-seq这一不足,即获取混合样本中细胞的异质性信息。 文章单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门中涉及Seurat对象的构建、访问和数据提取等操作,本文将对Seu...
然而,MDS不能扩展到大规模scRNA-seq数据。新的证据表明,t-SNE和UMAP更适用于scRNA-seq数据,这些数据已广泛用于单细胞分析,用于数据可视化和细胞群体识别。然而,t-SNE通常受到限制,例如大规模scRNA-seq数据集的计算时间慢,并且全局数据结构没有得到保存。UMAP具有上述两个方面的优势,目前成为最流行的降维选择。 细胞亚...
(1)标准化方法(Normalization)普通转录组测序(bulk RNA-seq)存在高覆盖度特征,其基因表达的中位数较高。单细胞转录组测序(scRNA-seq)则具有较低的测序深度,其基因表达中位数为0。 标准化方法:SCRAN算法《Pooling across cells to normalize single-cell RNA sequencing data with many zero counts.》 Lunet al....
普通转录组测序(bulk RNA-seq)存在高覆盖度特征,其基因表达的中位数较高。 单细胞转录组测序(scRNA-seq)则具有较低的测序深度,其基因表达中位数为0。 标准化方法:SCRAN算法 《Pooling across cells to normalize single-cell RNA sequencing data with many zero counts.》 Lunet al. 2016 SCRAN算法 SCRAN方法...
什么是单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据? 单细胞 RNA 测序(single-cell RNA seq,scRNA-Seq)是一种用于分析单个细胞中基因表达水平的技术。即可以在单个细胞的水平上检测 RNA 表达。传统的 RNA 测序( Bulk RNA-Seq)方法只能测量样本整体的表达水平,而不能反映细胞间的异质性。
来自北卡罗来纳大学夏洛特分校的研究人员,由Weijun Luo博士和Brouwer博士领导,开发出一种人工智能算法来“清理”嘈杂的单细胞RNA测序(scRNA-Seq)数据。这项研究“A universal deep neural network for in-depth cleaning of single-cell RNA-Seq data”于2022年4月7日发表在《Nature Communications》上。 https://...
DoubletFinder是一个强大的工具,可以帮助你在单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据中发现并剔除双细胞。那么,让我们一起踏上寻找单细胞数据中双细胞的神秘之旅吧! DoublebletFinder基础原理及步骤 从现有的单细胞表达数据中随机将两个细胞的基因表达数据相加来,模拟可能出现的doublet的基因表达情况,生成人工模拟的双细胞。
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 可以通过单击data/ctrl_raw_feature_bc_matrix文件夹...
图5. 部分常用的scRNA-seq(Chen, G., et al. (2019). "Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis." Frontiers in Genetics 10(317).) PART. 02 单细胞RNA测序技术原理 单细胞测序基本流程通常分为以下几个部分:单细胞分离、基...
图7| 数据库CNGB database 5、 华大单细胞实验技术流程 scRNA-seq 1)单细胞悬液制备:将样品制备成单细胞悬液、调整合适的单细胞悬液浓度 2)单细胞分离:通过液滴微流控口吸管进行液滴生成,捕获mRNA。 3)逆转录:将生成的液滴经过破乳后,构建逆转录反应体系完成 RNA ...