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组进行比较,以便于对细胞群组的特征和差异进行分析。 3.单细胞RNA测序中存在可检测性问题(Detectability issues),例如RNA的稀疏性、样本处理的差异、噪音干扰等。因此,在所有分析阶段都需要仔细考虑这些问题,以确保...
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:/scRNA-seq/Seurat4.0") # 下载PMBC数据 download.file("https://cf.10xgenomi...
Galaxy生信云平台(UseGalaxy.cn)整合了所有主流的单细胞数据分析工具,如 Seurat, Scanpy, Monocle3等,用户不需要安装各种软件,也不需要考虑计算资源,只需要上传数据,点击鼠标即可以完成单细胞数据分析工作。本文来介绍单细胞数据分析的一些基础理论知识。 当我们进行单细胞数据分析时,应该始终从质量控制步骤开始,首先清理...
单细胞聚类分析的另一个重要问题是稀有细胞类型的检测,这些细胞在复杂疾病中起着重要作用,但丰度较低。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。
综上所述,scRNA-seq和scATAC-seq关联分析是高分文章中常用的多组学分析策略之一。通过两组学的联合应用,我们能够同时研究单个细胞的功能及其表观调控,从而更深入地理解细胞的异质性、动态变化和调控机制。 基迪奥在单细胞领域拥有丰富的项目经验,我们提供定制化的单细胞数据挖掘服务,可协助客户定制个性化的关联分析方案和...
单细胞转录组测序(scRNA-seq)是一种在单细胞水平对转录组进行测序分析的高通量测序技术,能够揭示细胞层面的基因表达差异,为研究细胞的异质性提供了有力手段。而TCR/BCR测序是一种用于分析T细胞受体(T cell receptor, TCR)和B细胞受体(B cell receptor, BCR)的高通量测序技术,可以揭示T细胞和B细胞受体的多样性和特...
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:数据标准化和整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类型标注和标记基因识别; 3)应针对特定研究场景定制的高级数据分析:轨迹推断、细胞间通讯分析、调节子推断和TF活性预测以及代谢分析。
单细胞测序数据集的整合(例如跨实验批次、供体或条件)通常是 scRNA-seq 工作流程中的重要步骤。整合分析可以帮助匹配跨数据集的共享细胞类型和状态,这可以提高统计能力,最重要的是,促进跨数据集的准确比较分析。 在Seurat 的早期版本中,引入了整合分析方法,包括“anchor-based”的整合工作流程。许多实验室还发布了用于...
在差异表达分析中,bigSCale会为每个基因分配一个P值,该P值代表了该基因在两组细胞之间表达变化的可能性。为了得到这些P值,bigSCale会对两组细胞之间的所有成对细胞进行比较。当一个基因在多个细胞之间表现出差异表达时,它将累积更高的得分,然后这些得分会进行调整和归一化,从而得到最终的P值。这些P值鉴定了哪些基...
解压完之后得到了很多fastq文件,在正式分析之前,还需要将其压缩成gz文件 四、压缩成gz文件 gzip *.fastq & #单线程自动解压,费时间 #利用bash文件多线程全自动解压,方法如上 到此获得了从下载的sra原始文件到用于分析的gz文件 五、数据完整性检测 利用md5值: ...