(选择部分基因来进行细胞之间的关系分析的目的是为了降低数据维度,以减少计算负担,同时也可以关注哪些在特定生物学过程中可能更为重要的基因。)通过在这个基因子集上对细胞进行聚类或者分组,研究人员可以发现这些基因的表达模式下,哪些细胞更为相似,哪些细胞存在差异。(1)生成距离矩阵Distance Matrix Distance Matrix可以基于...
scRNAseq可变剪切分析,首先你得scRNAseq必须得是全序列测序得到,普通10x平台、墨卓平台或者其他3' base的平台,无法做可变剪切分析。 可变剪切分析用rMATS软件,需要先做好seurat常规分析,确定好cluster后,再去跑rMATS,本质上是利用cluster的barcode对bam文件做拆分,然后再去跑rMATS. 跑完rMATS, 会针对每个cluster生成单独...
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,首先清理数据,以确保数据足以回答研究的...
根据基因表达值来识别的细胞在其他情况下最接近的邻居--它是“最好的伙伴”。 执行reciprical分析,如果两个细胞在两个方向上都是“最好的伙伴”,则这些细胞将被标记为锚点,以便将两个数据集“锚定”在一起。 “MNN对中细胞之间表达值的差异提供了对批量效应的估计,通过对许多这样的对进行平均,可以更加精确地估...
scRNA-seq聚类分析(一) scRNA-seq聚类分析(二) 学习目标: 利用多种方法评估用于聚类的PC选择 基于重要PC执行单细胞聚类 Single-cell RNA-seq clustering analysis 现在我们已经有了整合的高质量的细胞,我们想知道我们的细胞群体中存在的不同细胞类型。 sc_workflow_integration.png ...
RNA速率分析 细胞通讯分析 浸润分析 分析结果可视化结果 图1 PCA聚类分析 图2 UMAP细胞聚类 图3 鉴定到marker基因图4注释细胞类群 图5 细胞间通讯分析图6 拟时序分析 图7 RNA速率分析图8 转录因子活性分析 scRNA-seq送样要求: 新鲜组织、血液样本、单细胞悬液寄送: ...
单细胞转录组测序(single cell RNA sequencing, scRNA-seq)对组织中的细胞进行独立分析,在细胞图谱构建、细胞亚群细化及稀有细胞类型鉴定、疾病标志性致病基因及干细胞发育分化等过程中发挥重要作用。单细胞转录组学在人类健康方面主要涉及发育研究、免疫系统研究和肿瘤的研究。
单细胞RNA测序是一种高分辨率的分子生物学技术,它可以在单个细胞水平上测量基因的表达。与传统的RNA测序方法不同,它不是将数百万个细胞的基因表达混合在一起,而是单独分析每个细胞的RNA转录物。这使得研究人员能够深入了解细胞种群内的不同细胞类型、状态和功能。
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...
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...