3、对AD患者大脑的BulK-seq数据进行差异基因分析---DEGs of AD Brain From Bulk Sequencing Data BulK-seq数据数据集GSE33000,包括310例AD患者和157例对照组。 基于BulK-seq数据集以探索AD脑组织中的DEGs。在AD大脑中5,339 up and 5542 down-regulated DEGs were retained in AD brains (Figure 4A)。热图展示...
研究共选取了3个GEO数据集,其中既有scRNA-seq数据,也有bulk RNA-seq数据;既有人类AD患者的数据,也有AD小鼠的数据,两种数据相结合是本文的亮点之一。 此研究采用常规的单细胞分析流程,用AUCell包评估免疫相关基因集在细胞中的活性,此外还有常用的功能富集分析和PPI网络等。 03 结果简述 3.1 数据来源 1.AD患者和正常...
由于bulk和单细胞数据通常由不同的实验方案收集,可能对不同类型的基因具有不同的敏感性。 #note this function only works for human data. For other species, you are advised to make plots by yourself. plot.bulk.vs.sc (sc.input = sc.dat.filtered, bulk.input = bk.dat #pdf.prefix="gbm.bk.vs...
Bulk RNA-seq 和single cell RNA-seq的最主要区别在于单细胞测序代表单个细胞(single cell),而bulk测序代表一群细胞(a population of cells)。我们都知道单细胞转录组测序能够解决常规转录组测序无法解决的细胞异质性问题,对于推进医学和生物学研究进展具有极大的促进作用。现在很多的研究同时进行Bulk RNA-seq 和single...
SCS【41】基于贝叶斯反卷积法整合分析bulk和scRNA-seq (BayesPrism)https://mp.weixin.qq.com/s/ZCb-TkKZDvQB7L48OBR4uA关注桓峰基因公众号,获得更多学习资源!桓峰基因推出全新生信分析文字版和视频版免费教程,欢迎大家来围观,在公众号搜索即可获得相关教程!有测序,生
当使用bulk RNA-seq时,每个细胞的转录组差异同样会被多个细胞的平均信息所掩盖,而如果在单细胞水平对每个细胞进行分析,我们就可以得到异质性信息,进而可以对细胞进行更准确地分群、发现新的细胞种类、研究随机基因的表达,以及对细胞谱系路径进行探索。为药物研发提供更准确...
Bulk RNA-seq 和single cell RNA-seq的最主要区别在于单细胞测序代表单个细胞(single cell),而bulk测序代表一群细胞(a population of cells)。我们都知道单细胞转录组测序能够解决常规转录组测序无法解决的细胞异质性问题,对于推进医学和生物学研究进展具有极大的促进作用。现在很多的研究同时进行Bulk RNA-seq 和single...
首先使用CTL特异性基因的平均表达来评估bulk RNA-seq数据集中每个样本的CTL水平。然后,根据平均CTL水平,将患者分成高CTL组和低CTL组。随后评估了每个间质亚群的signature(差异表达基因)是否影响CTL水平,进而对患者预后产生影响。结果发现iCAF特征基因显著富集了与CTL功能障碍相关的基因。在iCAF功能障碍signature表达水平较...
因此作者提出了名为BayesPrism的贝叶斯模型,使用scRNA-seq作为先验信息,通过bulk RNA-seq数据联合推断细胞类型的部分后验分布和基因表达。通过明确建模和边缘化单细胞参考数据和bulk数据之间的基因表达差异,BayesPrism在肿瘤和非肿瘤设置的细胞类型分数推断方面大大优于现有的方法。并且作者使用了一个包含胶质母细胞瘤(GBM)...
Bulk RNA-seq研究能保证测序深度,实现转录本的均匀覆盖,但特异性不足;scRNA-seq研究能精细到细胞水平,去除污染,保证基因检出的高特异性,但低丰度细胞类型,转录本检出的敏感性又差。很多研究开始两种技术结合使用,追赶热点的同时,实现优势互补,提升基因表达检测的全面性和准确性。