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...
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...
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。
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。...
图1 两组学关联分析思路 1)质控分群 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...
1. 样本两组学相关性分析 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。
聚类分析是scRNA-seq数据分析的重要步骤，它能够识别不同的细胞类型和亚型，从而进行下游数据分析。然而scRNA-seq数据存在的稀疏性和高噪音的问题。因此，一些方法则采用共识聚类的思想来克服该问题。例如，SIMLR使用多个核函数学习细胞之间的相似性，从而提高了聚类性能。SC3从多个维度（欧几里得距离、皮尔逊相关系数和斯皮...
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 ...
我们通过自有的单细胞转录组数据分析平台（ZeroCode scRNA Broswer），对已发表文章中的数据进行再次分析发现基于ApoE基因的细胞相互作用随着老化而增强。该发现为神经科学界从单细胞转录组水平提供了一个资源，旨在理解和发现改变衰老的过程。分析工具：单细胞转录组分析平台(ZeroCodeTM scRNA Broswer)主要结论概要及结果...