生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质 生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现, Seurat 4.0。 1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞(PBMC)数据集。 # Seurat...
细胞定量是scRNA-seq重要的分析步骤,主要是进行细胞与基因的定量, cell ranger将比对、质控、定量都封装了起来,使用起来也相当便捷。 1. 基本软件安装准备 需要准备cellranger和samtools 软件 cellranger安装和使用参考:生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控 # 安装samtools, STARconda ...
单细胞转录测序(scRNA-seq)是在单细胞水平上分析细胞特异性转录组的高通量测序方法。scRNA-seq 的工作流程包括单细胞捕获、mRNA 逆转录、cDNA 文库制备、高通量测序和数据分析。每种细胞类型都具有独特的转录组,可以呈现为特定的数据矩阵。scRNA-Seq逐渐成为研究细胞间转录组差异性,揭示细胞类型、亚型、状态和发展轨迹...
同时还开发了一种新的生物学保护指标,以解决维持细胞类型可区分性的问题。 研究团队开发了scRNA-seq数据跨物种整合策略(BENGAL)流程,对28种跨物种单细胞转录组学数据整合策略进行了基准测试,包括4种通过同源性进行跨物种基因匹配的方法和10种整合算法。基于一致的细胞类型同源性和统一的本体标注,使用4个指标来评价物种...
scRNA-seq为异质性问题的解决提供转录组水平的解决方法,自这项技术问世以来,它就在飞速发展的同时得到了广泛的应用,从基因表达到细胞分群,再到谱系分析,scRNA-seq将这些点连成线,为今天的药物研发提供了更多的方向。scRNA-seq在今天大放异彩,在未来的表现也同样令人期待...
单细胞测序技术一直是讨论热度极高的话题,除了单细胞转录组测序(scRNA-seq),单细胞ATAC测序(scATAC-seq)也逐渐引起科研人员的注意,使得scATAC-seq在单细胞层面研究染色质开放性成为可能,而正好scRNA-seq是在单细胞层面研究基因表达量的技术,又因为基因在发生转录之前,表观遗传调控会在染色体水平上调整结构,从而会影响基...
整个scRNA-seq的过程中,应避免实验因素(如治疗、表型或疾病等)、准备样品时间、测序时间等对结果的影响。 举个栗子🌰 假设我们准备对10个病人的control和diseased组织进行scRNA-seq,如果每天只能处理10个样本,最好是每天做5个control和5个diseased的样本,而不是一天准备所有control的样本,另一天准备所有diseased的样本...
scRNA-seq已成为一种强大的工具,使科学家能够深入探索单个细胞的复杂领域,揭示它们独特的分子特征。利用scRNA-seq,研究人员现在有能力深入研究细胞多样性,研究发育生物学,仔细审查疾病进展,并以前所未有的精确度推进药物开发。这种方法为揭示新的生物标志物、精确定位治疗靶点以及开辟通往个性化医学的道路提供了新的可能性...
scRNA-seq数据中存在dropout效应,指的是由于细胞状态的多样性,存在着某些基因可能低估或完全缺失表达值的现象。因此通过恢复细胞中基因的表达可以缓解dropout效应,使研究人员对细胞状态和功能有更全面和深入的了解。为了评估scAMAC在重构scRNA-seq数据中的有效性,作者在两个细胞注释数据集Klein and Zeisel进行了实验。作者...
研究团队开发了scRNA-seq数据跨物种整合策略(BENGAL)流程,对28种跨物种单细胞转录组学数据整合策略进行了基准测试,包括4种通过同源性进行跨物种基因匹配的方法和10种整合算法。基于一致的细胞类型同源性和统一的本体标注,使用4个指标来评价物种混合程度,6个指标来评价生物保护程度。