snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
图1. SnRNA-seq和scRNA-seq的多队列整合识别和表征HCC相关细胞类型 2. bulk RNA-seq数据验证 根据现有的TCGA和LCI获取的bulk RNA-seq数据,评估单细胞鉴定出的8 种主要cluster和25种亚群的细胞类型比例。在TCGA中搜索配对的HCC肿瘤和非肿瘤组织之间这8种细胞类型的丰度差异,结果显示Prol是HCC肿瘤中唯一持续上调的细...
1.scRNA-seq数据分析主要包括数据预处理、细胞聚类、基因表达差异分析等步骤。由于单个细胞的RNA测序数据存在噪音和稀疏性,因此需要进行特殊的数据处理和统计分析方法。 2.snRNA-seq数据分析与scRNA-seq类似,但由于细胞核中的RNA相对稳定且不易受到细胞状态的影响,因此在数据预处理和细胞聚类等步骤上可能会有一些差异。
除了scRNA-seq,单细胞核RNA测序(snRNA-seq)是原生质体获取具有难度的物种进行单细胞水平检测分析的替代选择。 snRNA-seq的优势 一些成熟度高的部研究对象广,如冻存样本、较难制备原生质体组织(难以酶解、细胞壁厚等)均可适用,样品保存和运输更便捷;位,他们的细胞壁很厚、木质化程度高,难以消化; ...
技术:scRNA-seq、snRNA-seq 导读 肝细胞癌(HCC)是一种常见的原发性肝癌,总生存率低。将非酒精性脂肪肝相关HCC患者的肝癌肿瘤和癌旁组织中生成的肝脏snRNA-seq数据、包括病毒和非病毒来源的癌组织、癌旁组织和正常肝脏样本的肝脏scRNA-seq数据和TCGA数据库和肝癌研究所(LCI)的癌组织和癌旁组织的bulk RNA-seq数据...
由于此次数据涉及到scRNA-seq和snRNA-seq测序数据,需要scRNA-seq进行QC后再与snRNA-seq数据进行整合。之前并没有了解过snRNA-seq测序数据,通过处理这组数据去了解了一下,发现该数据不用过滤线粒体核糖体。 代码语言:javascript 复制 dir.create("2-harmony")getwd()setwd("2-harmony")sce.all=readRDS("../1-QC...
snRNA-seq检测到的基因数量少于scRNA-seq，但在基因数量上的差异也反映了两者分析上的区别。在AD研究中，单核转录组分析揭示了血管生成内皮细胞和神经保护胶质细胞的失调，这些发现强调了对AD细胞类型特异性反应和细胞异质性的全面研究，以期为治疗发展提供精确的分子和细胞靶点。通过Seurat包实现下游分析，...
snRNA-seq可以降低细胞类型偏好性，获取更全面的细胞类型信息，发现稀有细胞类型，并避免酶消化导致的应激基因表达问题。此外，snRNA-seq保留了核内基因的异构体和可变剪接信息，提供了更多未剪接的pre-mRNA，且核提取过程能有效去除大部分碎片杂质和次生代谢产物。研究通过比较拟南芥叶片细胞核的snRNA-seq和...
为单细胞技术在更广泛样本类型中的应用提供了可能性。在选择适合的技术时，需要考虑样本类型、研究目的和目标细胞群体等关键因素。scRNA-seq和snRNA-seq各有其独特优势，适合不同研究需求。随着技术的不断进步，未来单细胞测序领域将有更多可能性，帮助科学家深入理解生命的复杂性。