不同的注释方法在stereo-seq数据中效果如何,是否适合在stereo-seq数据中使用,可以去详细看一下这篇文章【Benchmarking mapping algorithms for cell-type annotating in mouse brain by integrating single-nucleus RNA-seq and Stereo-seq data】【8】。 「 题外话二 」 没有scRNA-seq数据能不能做空间转录组数据?
在这个短文中,我们重分析了一篇发表在Nature Neuroscience的scRNA-seq数据,发现ApoE在衰老和年轻小鼠之间有非常显著的变化(p value < 1e-12)。这个变化无法在bulk RNA-seq数据中发现(p value ~ 0.5)。 通过cell-cell interaction 分析,我们还发现了同 ApoE 相互作用的一个重要基因 Lrp1,可能和ApoE 一起介导衰老...
4. CXCR6协调脑CD8+ T细胞的克隆扩增 配对的scRNA-seq和scTCR-seq分析发现,大脑中的克隆扩增增加,在5xFAD小鼠中高度扩增的CD8+T细胞克隆,特别是克隆型大小>20的CD8+T细胞克隆占脑CD8+T细胞总数的比例更大(图4a)。鉴定出了8个亚簇(图4b,c),其中许多亚簇包含以高表达Pdcd1为特征的扩展克隆型,尤其是亚簇2(图...
该研究联合使用fMOST和scRNA-seq技术,系统绘制了RABV在感染小鼠脑内的三维空间分布,揭示了多个未曾报道的易感神经核团,同时从单细胞水平分析了RABV感染的细胞类型,并揭示了巨噬细胞和自然杀伤(NK)细胞在RABV感染过程中的多种抗病毒功能亚群。 在本研究中,研究者首先构建了一个表达绿色荧光蛋白(EGFP)的重组RABV,将小...
Macroglia (astrocytes and oligodendrocytes) are required for normal development and function of the central nervous system, yet many questions remain about their emergence during the development of the brain and spinal cord. Here we used single-cell/single-nucleus RNA sequencing (scRNA-seq/snRNA-seq...
scanorama还可以对 scRNA-seq 数据集和空间转录组学数据集之间进行数据整合。这样的整合特别有用,因为它允许我们将从 scRNA-seq 数据集中确定的细胞类型标签转移到 Visium 数据集。 本次将使用来自Tasic et al.[9]的数据, 这个数据利用 smart-seq 技术对小鼠皮层进行了分析。 数据编号为:GSE115746,可以直接下载处...
首先,让我们在相同的embedding空间中计算visium数据集和scRNA-seq数据集之间的余弦距离: fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_distances distances_anterior=1-cosine_distances(adata_cortex_anterior[adata_cortex_anterior.obs.dataset=="smart-seq"].obsm["X_scanorama"],adata_cortex_anterior[adata_cortex_ante...
We identify genes underlying this transition and apply this signature of in vitro astrocyte passaging to scRNAseq from human and mouse brain aging studies, demonstrating associations with aging and neuropathology.doi:10.1093/geroni/igab046.1437Meer Margarita...
library(scRNAseq) fluidigm <- ReprocessedFluidigmData() fluidigm 这个包 里面的全部数据集如下; [1] "AztekinTailData()" "BachMammaryData()" "BaronPancreasData('human')" [4] "BaronPancreasData('mouse')" "BuettnerESCData()" "CampbellBrainData()" ...
Annotation_result<-SingleR(test=Test_data,ref=Train_data,labels=Train_data$Label,de.method="wilcox")head(Annotation_result)Mouse_brain_J20_1__raw_3_200__Feature_over_500__HVF_2000_dim_6@meta.data[["Celltype_from_SingleR"]]<-Annotation_result$pruned.labels ...