SCENIC是一种普遍适用的分析scRNA-seq数据的方法,利用TF和顺式调控序列来指导细胞状态的发现。文章的结果表明,GRNs是确定细胞状态的可靠方法,并且scRNA-seq数据非常适合跟踪基因调控过程,在基因调控过程中特定组合的TFs驱动细胞特异性的转录组。 最近发表的文章单细胞转录组测序绘制小鼠内皮细胞精细图谱[3]分析研究了转录...
众所周知,中性粒细胞由于其脆弱的性质、低RNA含量以及中性粒细胞颗粒中可能存在的干扰蛋白酶和核酸酶(这是使所有粒细胞难以捕获的一个因素)而难以捕获,因此很难进行scRNA-seq分析。在10x和其他人已经对现有的scRNA-seq协议和数据分析策略进行了修改,以增加检测到的中性粒细胞的数量。但捕捉这些finicky cells的细胞在技...
a master mix containing cells, and partitioning oil in a GEM-X 3' or 5’ Chip. To achieve single cell resolution, cells are delivered at a limiting dilution, such that the majority (~90–99%) of generated GEMs contain no cell, while the...
近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq,scRNA-seq)技术得到了蓬勃的发展,从而使得可在单细胞水平揭示全基因组范围内所有基因的表达情况,非常有利于研究细胞间的表达异质性。 目前单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)已经广泛应用于各类物种(特别是人、小鼠等)的不同类型组织和细胞系,包括正常和病变细胞等。自从...
1. What is the purpose of single-cell RNA sequencing? The purpose of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is to delve into the intricate world of individual cells' gene expression profiles. Unlike traditional bulk RNA sequencing that averages out the signals from a mix of cells, scRNA-seq...
单细胞RNA测序(scRNA-seq )是一个飞速发展的领域,该技术帮助科研人员从一堆细胞(bulk)水平精细到单细胞(single-cell)水平研究基因的表达状态,从而可以更加精细的刻画科研对象的分子状态(例如细胞图谱,表达特征等)。目前该领域涌现了一大批用于单细胞RNA测序分析的方法,随着越来越多方法的出现,如何选择和组合使用这些方...
单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术作为一项革命性工具,在单细胞水平上对转录组进行分析,已经被广泛用于多个方面的生物医学研究,包括肿瘤异质性研究、新细胞类型的鉴定、组织发育与细胞分化过程研究和基因调控网络研究等。通过scRNA-seq获得高通量的单细胞转录组数据后,利用原位组织学验证是目前流行...
scRNA-seq (Single-cell RNA sequencing)使得研究人员可以在单个细胞分辨率水平上研究基因表达;然而由amplification以及dropout带来的噪音可能阻碍下游的分析,因此需要对scRNA-seq(维度高、稀疏)开发专门的方法; 作者在这里提出DCA(deep count autoencoder network)对scRNA-seq进行降噪;DCA使用binomial noise model with or ...
单细胞技术(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)因其在揭示细胞异质性(cellular heterogeneity)和单细胞水平基因表达定量方面的独特优势而应用在许多领域。随着单细胞测序技术的不断发展更新,越来越多类型的单细胞分辨率的组学方法开始出现,单细胞数据的分析需要具备一定的生物信息学知识和编码能力,对大部分人来说仍有...
New technologies that enable the profiling of single cells using next-generation sequencing offer an unbiased approach for studying immune cell diversity. Advances in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) have allowed for comprehensive analysis of the i