bulk RNA-seq获得的是组织或器官等大量细胞中表达信号的均值,无法获取细胞之间的差异信息(即丢失了细胞的异质性), 而单细胞测序技术可以很好的弥补bulk RNA-seq这一不足,即获取混合样本中细胞的异质性信息。 文章单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门中涉及Seurat对象的构建、访问和数据提取等操作,本文将对Seu...
但是 bulk RNA-seq 中基因的表达量是基因在所有细胞中表达量的平均值,没有考虑到样本中细胞的异质性,某个基因在某种细胞类型中的差异表达有可能被样本中细胞类型的差异所掩盖。因此, 我们要利用单细胞RNA-seq,找到两个样本中相同类型的细胞后,再寻找这类细胞在 control 和疾病组的差异表达基因。具体来说,我们...
可以把这一步理解为bulk RNA-seq中计算的TPM/100,因为每个细胞中标准化后的数据相加总和为10,000(scale.factor的值),标准化后的数据存放在pbmc[["RNA"]]@data,可以通过输入pbmc[["RNA"]]@data调用标准化后的值 如果有心的人会发现,如果直接计算pbmc[["RNA"]]@data(后面就简称为data)每一列的和,值并不...
鼻咽癌的Bulk RNA-Seq与scRNA-Seq联合分析 GPTCelltype:玩GPT4玩出Nature 单细胞注释复写 单细胞注释复写(一):Human Fetal Kidney 单细胞注释复写(二): human colorectal 单细胞复写|3.急性心肌梗塞(AMI)外周血scRNA-Seq分析实战(链接重置) 单细胞复写|4. GSE157783数据集复现及差异分析 CellRank的教程重现 人类肾...
Active assay:RNA(13714features,0variable features)#1个数据集,包含2700个细胞,13714个基因。 .在矩阵中的值表示0(未检测到分子)。 由于scRNA-seq矩阵中的大多数值为0,因此Seurat在任何可能的情况下都使用稀疏矩阵表示。这为Drop-seq/inDrop/10x数据节省了大量内存和速度。
以bulk-rna-seq为例,用FPKM或者TPM绘制热图的时候,因为数值变化的范围太过巨大,都需要进行一个log转换,让数据压缩在一个区间内。其次,也是最重要的改变数据分布:测序数值本身不符合正态分布,log转换能让数据趋近于正态分布,以便于后续进一步分析 sce <- NormlizeData(sce,normalization.method = 'LogNormalize', ...
然而,参考数据集主要是由单细胞RNA-seq数据构建,而不能用于注释非基因表达的数据集。文本介绍了“桥式集成”('bridge integration’),一种利用多组数据集作为分子桥来统一跨模态单细胞数据集的方法。多组数据集中的每个细胞都包含一个“字典”中的元素,可用于重建单模态数据集并将其转换为共享空间。作者证明了该...
然而,参考数据集主要是由单细胞RNA-seq数据构建,而不能用于注释非基因表达的数据集。文本介绍了“桥式集成”('bridge integration’),一种利用多组数据集作为分子桥来统一跨模态单细胞数据集的方法。多组数据集中的每个细胞都包含一个“字典”中的元素,可用于重建单模态数据集并将其转换为共享空间。作者证明了该...
rna$tech <- "rna" 将scRNA-seq和scATAC-seq共同展示,对一些骨髓(myeloid)和淋巴(lymphoid)PBMC中比较常见的聚类,其实是能从图中看出来。 代码语言:javascript 复制 p1 <- DimPlot(pbmc.atac, reduction = "tsne") + NoLegend() + ggtitle("scATAC-seq") p2 <- DimPlot(pbmc.rna, group.by = "cell...
Seurat 3.X版本能够整合scRNA-seq和scATAC-seq, 主要体现在: 基于scRNA-seq的聚类结果对scATAC-seq的细胞进行聚类 scRNA-seq和scATAC-seq共嵌入(co-embed)分析 整合步骤包括如下步骤: 从ATAC-seq中估计RNA-seq表达水平,即从ATAC-seq reads定量基因表达活跃度 使用LSI学习ATAC-seq数据的内部结构 鉴定ATAC-seq和RNA...