1写在前面 完成了聚类后,我们就要进行差异分析,寻找差异基因了。🥳 由于scRNAseq是高维数据,而且并没有明确的组,你可以选择之前介绍的SC3包等,先进行聚类,然后确定了组后,进行比较,或者采用生物学分组进行比较。😘 本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法,再比较各种方法的准确性。🤒 2用到的包 代码语言:ja...
我们在前两期的推文:muscat:专注于多样本多分组的单细胞差异分析;muscat代码实操(一):模拟复杂的 scRNA-seq 数据以及评估不同的差异表达分析方法的性能中,分别介绍了muscat的功能框架以及如何使用muscat模拟复杂的scRNA-seq数据和评估不同的差异表达分析方法的性能。在本期的推文中,我们将深入探讨muscat包的核心功能——...
4.2 准确性评估 这里我们使用KS-test的方法得到了5095个差异基因。 sigDE <- names(pVals)[pVals < 0.05] length(sigDE) 5095 接着我们可以看下有多少个真的差异基因在这个KS-test里,也就是真阳性,792个。 sum(GroundTruth$DE %in% sigDE) 792 我们再看一下无差异基因,也就是假阳性,3190个。 sum(Ground...
图六中作者使用腺病毒载体递送了上面的一个差异基因 RLBP1,并通过免疫荧光、WB、ELISA、视网膜扫描图证明了这一基因的表达量差异会引起一些炎症反应。好吧,我也不会做实验,没有评价的资格,大家来瞅瞅这些实验大概属于怎样的水平。 我的看法 说实话我这人一直比较悲观,个人以为现在这种小样本的动物单细胞数据应当不...
由于相对于具体的表达值而言,在相同的细胞类型中差异表达的基因在等级上更接近,得到的cw△被scMappR以两种方式用以细胞特异性通路分析,两种方法都依赖于scMappR在已排序的通路富集分析之前对DEGs的重新分级。第一,直接以DEGs在每个细胞类型中的cw△作为分级...
值得一提的是,如果这里做相关性分析,显然我会以每个细胞为单位进行相关性分析,而不是下图这样以样本为单位(参考教程: **来个线性回归分析)。 接下来的图四是差异分析了,对以下五种主要的细胞类型进行了组间差异分析(参考教程:手把手教你做单细胞测序数据分析 (六) 组间差异分析及可视化),并将GO富集(**参考...
scRNA-seq数据差异基因表达分析的有效方法有哪些? 我们知道RNA-seq即转录组测序,是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合,而单细胞RNA测序(single-cell RNA-seq,简称scRNA-seq)则是以单个细胞为特定研究对象,提取其mRNA进行逆转录并进行高通量测序分析,可体现出个体细胞内表达水平的具体变化,目前已广泛应用...
正是由于这些特性才推动了scRNA-seq数据分析鉴别差异基因表达方法的发展,以下举几个专门针对scRNA-seq数据提出的新方法新模型的例子: 1、使用两部分联合模型来检测差异表达基因,以适应多模态表达值和“drop-out events”;一部分模型对应于正常观察到的基因,另一部分模型对应于“drop-out events”。
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...