1.scRNA-seq数据分析主要包括数据预处理、细胞聚类、基因表达差异分析等步骤。由于单个细胞的RNA测序数据存在噪音和稀疏性,因此需要进行特殊的数据处理和统计分析方法。 2.snRNA-seq数据分析与scRNA-seq类似,但由于细胞核中的RNA相对稳定且不易受到细胞状态的影响,因此在数据预处理和细胞聚类等步骤上可能会有一些差异。
snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
snRNA-seq基本上没有核糖体基因，scRNA-seq是具有一定核糖体基因 5.snRNA-seq检测到的基因数量小于scRNA...
SnRNA-seq与SCRNA-seq 两者对比 SnRNA-seq相比SCRNA-seq 在样本丰富度上更有优势,不再仅局限于新鲜样本,也适合于些难解离样本,同时开拓了冻存样本的利用。 从细胞分析结果上看,snRNA-seg 可以能够减少酶解过程人为诱导的假细胞类群的产生,且针对在解离时容易死亡的细胞,采用snRNA-seq也更合适。 但是snRNA-seq 不...
文章摘要:单核 RNA 测序 (snRNA ‑seq) 是 一种用于分析细胞中基因表达的方法 分离是复杂的,例如在肝细胞癌中 (HCC) 组织。它构成了单细胞 RNA 的替代品测序(scRNA-seq)通过分析细胞核而不是整个细胞;但是,是否可以完全替代 HCC 中的 scRNA-seq 仍有待阐明。
scRNA-seq与snRNA-seq在Seurat流程上相似，但QC指标需调整，整合算法整合程度有限。snRNA-seq检测到的基因数量少于scRNA-seq，但在基因数量上的差异也反映了两者分析上的区别。在AD研究中，单核转录组分析揭示了血管生成内皮细胞和神经保护胶质细胞的失调，这些发现强调了对AD细胞类型特异性反应和细胞异质性...
scRNA-seq因其广泛的应用范围和基因丰富度而备受瞩目，但冻存样本的处理对其结果影响显著。相比之下，snRNA-seq通过关注细胞核转录，巧妙地绕过了解离和转录偏差，尤其适合冻存样本，却牺牲了一部分胞质转录本信息。关键差异：- 适用样本类型：scRNA-seq如10×Genomics平台，倾向于新鲜样本，而snRNA-seq在冻...
而snRNA-seq用于研究单个细胞核中的RNA。因此，相比于scRNA-seq，snRNA-seq可以更好地保留细胞的原始...
扩展数据图1 使用小提琴图对单细胞RNA-seq文件进行质量控制和准确性分析。a 细胞与核中检测到的UMI数量分布图。b 细胞与核中检测到的基因数量分布图。c 拟南芥和玉米单个细胞或单个核的基因表达与整个根部RNA测序数据的Pearson相关分布。这些分布是通过随机抽取2,000个基因在细胞和核之间进行相关性分析而得出的。随机...