我们有代码可用于自行计算该指标。 同时还需要将其他信息添加到QC指标的元数据中,例如单元ID、条件信息和各种指标。虽然使用$操作符将信息直接添加到Seurat对象的元数据槽非常容易,但是我们选择把数据框提取到一个单独的变量中。通过这种方式,我们可以继续插入QC分析所需的其他指标,而不会有影响merded_seurat对象的风险...
细胞中的线粒体基因组的百分比 低质量/死细胞经常表现出线粒体污染;使用PercentageFeatureSet()函数计算线粒体 QC 指标。 2.2.1 通过细胞counts数和feature数的分布确定过滤条件阈值 head(pbmc.obj@meta.data) # orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA percent.mt # PBMC_AAACATACAACCAC-1 pbmc3k 2419 779 3.01...
原始数据处理步骤包括:测序read QC、read mapping、细胞解复用和细胞唯一分子标识符(UMI)计数表生成。目前随着 scRNA-seq 平台的发布提供了标准化的数据处理管道,例如 10 × Genomics Chromium 的Cell Ranger和用于 Singleron 系统的CeleScope,替代工具包括UMI-tools、scPipe、zUMIs、celseq2、kallisto bustools和scruff也...
目前,scRNA-seq的QC方法有SinQC和Scater。 批次效应校正 批次效应是高通量测序实验中常见的技术变异来源。scRNA-seq技术的创新和成本的降低使得许多研究能够对大量细胞的转录组进行剖析。大规模scRNA-seq数据集可以在不同的时间由不同的操作人员单独生成,也可以在多个实验室使用不同的细胞分离协议、库制备方法和/或...
In an effort to assess the consistency and rigor of quality control (QC) measures across scRNA-seq studies, we systematically reviewed publications from high-impact journals, including Cell, Nature, Science, and their major sister journals. Our analysis revealed a lack of standardization in QC ...
STAR生成的分类bam被用于更深入的绘图量化。映射到的读取的分数用Qualimap的RNA-seq QC获得基因组中的外显子、内含子或基因间区域。MultiQC的Qualimap输出生成了所有样本所有参数的汇总。通过deepTools使用computeMatrix和PlotProfile生成基因体覆盖年龄图。 降维、细胞周期评分和聚类 ...
STAR生成的分类bam被用于更深入的绘图量化。映射到的读取的分数用Qualimap的RNA-seq QC获得基因组中的外显子、内含子或基因间区域。MultiQC的Qualimap输出生成了所有样本所有参数的汇总。通过deepTools使用computeMatrix和PlotProfile生成基因体覆盖年龄图。 降维、细胞周期评分和聚类 ...
scRNA-seq与snRNA-seq在Seurat流程上相似，但QC指标需调整，整合算法整合程度有限。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...
在基因层面筛选时，需剔除零表达基因和仅在少数细胞中表达的基因，避免拉低平均表达值，同时注意罕见细胞群的阈值调整。QC过程是为了确保下游分析清晰结果，需根据聚类和细胞类型注释结果灵活调整阈值，通常从宽松开始逐步优化。批次校正是高通量数据常见问题，scRNA-seq数据可能在不同时间或不同协议下生成，...
这里我们用scater包的perCellQCMetrics和perFeatureQCMetrics函数,分别对细胞和特征(基因)进行分析。🤒 5.1 细胞信息 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 umi_cell<-perCellQCMetrics(umi,subsets=list(Mito=is_mito))head(umi_cell)[1:4,1:4] ...