4.聚类分析是单细胞RNA-Seq中不可或缺的一部分,它有助于确定细胞和了解细胞之间的相互关系和功能。 一、普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)与单细胞测序(scRNA-Seq) (1)普通转录组测序(Bulk RNA-Seq) 普通转录组测序(Bulk RNA-seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,用于分析组织或细胞总体的RNA组成。
scRNAseq全序列突变分析: 1.按照10x常规scRNAseq的流程做定量 2. 常规分析获取RDS文件。 摘要 目前单细胞测序技术已经很成熟,但大部分单细胞测序都是3’-based原理,无法获取全长mRNA信息,无法做突变分析。但是目前已经有部分国产公司开发了全序列scRNAseq,利用随机引物对mRNA进行捕获,那么获得的mRNA理论上可以覆盖全长...
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_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F...
随着高通量scRNA-seq(包括临床样本)能力的扩大,对这些海量数据的分析能力已成为进入该领域研究人员的必备技能。近日,《Military Medical Research》发表了一篇综述文章,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,总结每个分析步骤的当前方法,并针对某些特定的分析任务和方法指出了建议和注意事项。 scRNA-seq的典型数据分析步骤...
图1 两组学关联分析思路 1)质控分群 首先,通过scRNA-seq数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群。接着,我们可以使用scRNA-seq的数据来注释scATAC-seq的细胞亚群,最后我们可以通过WNN分析将scATAC-seq和scRNA-seq数据进行整合,构建两组学整合的细胞图谱,并比较两组学的一致性。通过两组学数据的相互验证,可以帮助...
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...
比较scRNA-seq数据集有两种主要方法。第一种方法是“以标签为中心”,其重点是通过比较单个细胞或细胞群来识别数据集中的等效细胞类型/状态。另一种方法是“跨数据集标准化”,它试图通过计算消除实验特定的技术/生物效应,以便可以合并分析来自多个实验的数据。
单细胞RNA测序数据在许多方面与bulk RNA测序不同。大多数scRNA-seq技术生成的read序列包含三个关键信息: 识别RNA转录本的cDNA片段; 细胞barcode(CB)用于识别表达RNA的细胞; 唯一分子标识符 (UMI) 用于处理PCR重复read。 与bulk RNA测序相比,scRNA-seq处理的RNA量要少得多,并且进行更多的PCR循环。因此,UMI变得非常有...
分析的第一步是将原始计数归一化,以解决每个样品每个细胞的测序深度差异。Seurat最近介绍了一种新的scRNA-seq数据normalization and variance stabilization方法,称为sctransform。 sctransform方法使用regularized negative binomial model对UMI计数建模以去除由于测序深度(每个细胞的总nUMIs)引起的变化,同时根据具有相似丰度的基因...
该研究采用空间转录组学分析了肿瘤浸润的骨髓细胞,并使用体外细胞系、体内小鼠模型和scRNA-seq数据表征了转录组特征,判断出肿瘤快速进展者和长期生存者特征可能是iCCA化疗结果的新指标。 研究主要发现: ① 研究在转录组图谱中区分了化疗后将成为肿瘤快速进展(快速进展者的生存期<6 m,RP)或长期生存(长期生存者的生存...