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通常可分为三个阶段: 1)原始数据处理和质量控制; 2)适用于几乎所有scRNA-seg数据集的基本数据分析:数据标准...
scRNA-seq已广泛应用于癌症相关研究,单细胞分辨率的转录组分析能够定量检测肿瘤内细胞表型多样性的分子活性。这样的高维数据需要计算分析,以提取有关驱动癌症发展、发病机制和临床结果的细胞类型和状态的相关生物学信息。 来自美国的科研人员在《Experimental & Molecular Medicine》发表综述文章,聚焦癌症研究中单细胞转录组数...
图2 scRNA-seq技术综述 与3`端和5`端的检测方法相比,全长转录本的检测方法在转录本覆盖的优越性,等位基因表达检测、RNA编辑鉴定等方面具有无可比拟的优势。此外,对于某些低表达基因/转录本的检测,全长scRNA-seq方法可能优于3`端测序方法。值得注意的是,基于droplet的技术(例如Drop-seq、InDrop和Chromium)通常可以...
scRNA-seq是一种流行且功能强大的技术,可分析大量单个细胞的整个转录组。然而对这些实验生成的大量数据的分析需要专门的统计和计算方法。 2020年12月,来自英国威康桑格研究所和澳大利亚墨尔本大学的研究团队在《Nature Protocols》杂志发表综述:scRNA-seq测序数据的计算分析指南,为分析scRNA-seq数据的实验者提供了实践指南,...
Liu等人的综述中对这些管道进行了更详细的比较。文献[118]描述了使用基于SAMtools的Pysam工具从scRNA-seq数据中检测线粒体DNA变异。 在选择scRNA-seq中文库制备的平台时,吞吐量(在一个实验中可以分析的细胞数量,这反过来决定了每个细胞的读取次数)是很重要的。特别是,在Fluidigm C1平台(每次运行1000个)中,测序深度...
本文总结自一篇综述: Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 单细胞分析分为两个层次: cell level gene level Tools for the visualization and clustering of cells. Tools for the ordering of cells & bifurcation/branch identification ...
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其中,图2为其他实现与prcomp结果进行比较结果汇总:图2a为作者的文献综述总结了理论性质;图2b为prcomp结果与每个实现相关的属性;图2c通过对真实数据集和综合数据集进行基准测试评估展示性能;图2d为通过一些指标评估的用户友好性。 图2. 其他实现与prcomp结果进行比较 ...
近期,在Nature Cancer杂志上发表了一篇名为“Cancer-associated fibroblasts in the single-cell era”的综述,考虑到最近对各种癌症类型的scRNA-seq研究,本文检查了当前对CAF异质性和功能的理解,描述了CAF亚群的共享和器官特异性特征,并讨论了未来研究的前景,特别是CAF作为急需治疗靶点宝库的潜在用途。
材料和方法:在Web of Science数据库使用构建的检索式检索文章,限定语言类型为英语,只保留文章和综述.使用Microsoft Office对数据进行管理.使用Cite Space和VOSviewer软件分析出版物所属国家,机构,作者的合作情况并绘制相关合作网络图谱.通过提取文献中关键词及被引文献并绘制相关聚类图谱,时间线图及突现图,探究本领域...