4.聚类分析是单细胞RNA-Seq中不可或缺的一部分,它有助于确定细胞和了解细胞之间的相互关系和功能。 一、普通转录组测序(Bulk RNA-Seq)与单细胞测序(scRNA-Seq) (1)普通转录组测序(Bulk RNA-Seq) 普通转录组测序(Bulk RNA-seq)是提取组织、器官、群细胞的Total RNA进行测序,用于分析组织或细胞总体的RNA组成。
然而,MDS不能扩展到大规模scRNA-seq数据。新的证据表明,t-SNE和UMAP更适用于scRNA-seq数据,这些数据已广泛用于单细胞分析,用于数据可视化和细胞群体识别。然而,t-SNE通常受到限制,例如大规模scRNA-seq数据集的计算时间慢,并且全局数据结构没有得到保存。UMAP具有上述两个方面的优势,目前成为最流行的降维选择。 细胞亚...
四、压缩成gz文件 gzip *.fastq & #单线程自动解压,费时间 #利用bash文件多线程全自动解压,方法如上 到此获得了从下载的sra原始文件到用于分析的gz文件 五、数据完整性检测 利用md5值: md5sum *.gz > md5.txt # 建立md5值 md5sum -c md5.txt #与随数据一同被发过来时的summary.md5比对 如果数据没问题,...
二、ScRNA-seq数据的簇分析簇分析是将单细胞数据聚类成不同的细胞类型,并对其基因表达模式进行分析的过程。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。在聚类完成后,需要对簇的细胞类型进行注释,以便后续的分析。通常采用的注释方法包括基因表达谱比对、细胞表面标志物比对等。三、ScRNA-seq数据的差异表达分析差异...
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),并进行相关性分...
举例来说,研究人员可能在同一生物体系中进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验,并希望用同一套细胞类型标签来一致性地注释这两个数据集。这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因...
1.scRNA-seq结果及应用 从GEO数据库下载8例高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)scRNA-seq数据重新分析。 1 揭示CAFs异质性 鉴定和注释9609个细胞,共获得18个细胞clusters。根据典型CAFs标记将细胞分为4个clusters,包括肌成纤维细胞myCAF(myCAF1和myCAF2)和炎性细胞CAFs(iCAF1和iCAF2)。对与CAFs亚型相关的细胞标记进行Wiki...
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情况四:将下载后的scRNA-Seq文件归类整理 方法一:shell脚本 # 将同一组数据放在同一目录下 ls GSM* | awk -F '_' '{print $2"_"$3}'| uniq | while read i;do mkdir $i;mv *$i*gz $i;done # 各自重命名 find -name "*barcodes.tsv.gz" | while read i;do mv $i $(dirname $i)/bar...
比较scRNA-seq数据集有两种主要方法。第一种方法是“以标签为中心”,其重点是通过比较单个细胞或细胞群来识别数据集中的等效细胞类型/状态。另一种方法是“跨数据集标准化”,它试图通过计算消除实验特定的技术/生物效应,以便可以合并分析来自多个实验的数据。