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。
1.理解单细胞RNA测序(scRNA-seq)在测序与扩增过程中的潜在挑战及其克服策略 2.了解分析中存在的不同变异类型及其控制方法 3.掌握降维的概念,以及相关降维的实施方法 4.熟悉主要的聚类技术及其应用场景 关键点 1.单细胞RNA测序数据在进行数据分析之前需要大量的预处理操作 2.具有类似基因表达谱的细胞需要与其他细胞群...
RaceID、GiniClust、SINCERA 和 DendroSplit是专门设计用于在 scRNA-seq 数据分析中识别稀有细胞类型的聚类算法。 细胞类型注释 将细胞身份分配给细胞亚群,这一过程称为细胞类型注释,是 scRNA-seq 数据分析中的关键步骤。细胞类型的手动注释非常耗时且可能具有主观性。因此,已经开发了用于自动细胞类型注释的新兴计算工具。...
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,可以帮助我们更准确地识别细胞亚群且更深入分析...
在scATAC-seq数据中,对于每一个细胞,我们通过基因及基因上游2kb内的peak丰度去量化每个基因在每个细胞中基因开放性,即在这个区域内,peak丰度越高,基因就越有可能受到转录因子调控或与RNA聚合酶结合,基因开放性越高。对于每一个样本,我们计算平均基因开放性(scATAC-seq)和平均基因表达量(scRNA-seq),并进行相关性分...
举例来说,研究人员可能在同一生物体系中进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验,并希望用同一套细胞类型标签来一致性地注释这两个数据集。这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因...
一、面对原始数据该干什么 下载的文件是这样的,这是.sra文件,需要对他们解压 刚下下来的原始文件长这样,也可能看不到后面的.sra字样 需要使用fastq-dump解压,而使用fastq-dump需下载SRA-Toolkit。 二、SRA-Toolkit 这个需要下载SRA-Toolkit,那么可以点击以下链接进入官网下载: ...
ScRNA-seq数据的质量控制主要包括两个方面:数据的质量评估和数据清洗。质量评估一般包括读长、测序深度、测序质量、降噪等指标。数据清洗则包括去除低质量的序列、去除批次效应、标准化等步骤。在数据清洗之后,需要进行数据的标准化,以便后续的簇分析和差异表达分析。常见的标准化方法包括TPM(Transcripts Per Million)和...
mRNA-seq数据分析 1. 使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控 2. bowtie2去除测序数据中rRNA --约去除0.2%的rRNA数据 3. hisat2进行参考基因组比对 --全比对率高于94%证明测序数据质量较好 4. samtools转换文件格式 5. featureCount对基因表达数据进行定量 ...
DoubletFinder是一个强大的工具,可以帮助你在单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据中发现并剔除双细胞。那么,让我们一起踏上寻找单细胞数据中双细胞的神秘之旅吧! DoublebletFinder基础原理及步骤 从现有的单细胞表达数据中随机将两个细胞的基因表达数据相加来,模拟可能出现的doublet的基因表达情况,生成人工模拟的双细胞。