Smart-seq2的dropout率低于10X,以LT细胞中的HK基因为例Smart-seq2的dropout率也低于10x,表达水平较低的基因具有较低的dropout率(dropout率指的是在测序过程中,由于技术限制或生物学特性,导致某些基因的表达水平被错误地记录为零的现象,dropout率高会导致数据稀疏性,影响后续的数据分析和生物学解释)。在10x中从较少...
1.Smart-seq2: 由于Smart-seq2可以获得全长转录本的信息,因此在数据分析时可以更准确地进行基因表达量的计算和剪接变异的分析。然而,由于样本处理的复杂性,Smart-seq2的数据分析流程相对较为复杂。 2.10X技术: 由于10X技术只能获得转录本的3'端信息,因此在数据分析时需要进行更多的处理,如基因表达量的估计和剪接变...
单细胞SingleR自动注释/人工注释要点讲解,单细胞数据分析标准流程20 2万 9 43:37 App 「生信技能树」云服务器处理单细胞转录组数据 1077 1 14:04 App monocle3单细胞轨迹分析/拟时序分析,单细胞分析标准流程21 2933 -- 42:17 App 肺腺癌2-文献复现流程 456 -- 22:55 App 新手教学——单细胞文章复现第...
在Seurat中，默认设置更侧重于分子数据的可视化效果。不过，您可以通过调整一些参数来改变点的尺寸（和透明...
正常情况下,大家只需要按需选择10x或者smart-seq2技术平台做单细胞转录组数据即可,如果万一同一时间做了两个技术,有可能是需要整合。恰好看到了2024新鲜出炉的一个文章提到了这一点:《Single-cell RNa-sequencing of virus-specific cellular immune responses in chronic hepatitis B patients》,它使用了Python编程语言的...
该研究基于Smart-seq2单细胞转录组测序技术得出的数据开发了STARTRAC这一分析工具,对结直肠癌病人癌组织,癌旁组织以及外周血中鉴定的20类不同类型T细胞进行单细胞水平的追踪,对其组织分布特性、克隆性、迁移性和状态变化特性进行了系统性地定量刻画。 图4 基于Smartseq2测序和STARTRAC算法对T细胞进行动态描绘...
我们使用 Tabula Muris最开始释放的数据做为测试数据来完成完整的单细胞数据分析。The Tabula Muris是一个国际合作组织,目的是采用标准方法生成小鼠每个细胞的图谱。建库测序方法包括通量高覆盖率低的10X数据和通量低覆盖率高的FACS筛选+Smartseq2建库技术。
Seurat Weekly NO.16 || 整合Smart-seq2数据 天子呼来不上船, 自称臣是菜鸟团。 在这里,和国际同行一起学习单细胞数据分析。 随着单细胞技术的蓬勃发展,多种单细胞技术逐渐得到应用,多技术多组学发展已成现实。据不完全统计,仅单细胞转录组技术就有不下于百种,各有优势和不足,单细胞技术生态是一个相互补充的...
单细胞转录组数据处理视频课程 表达矩阵获取 转录组分析回顾 单细胞转录组数据分析 首先学习3个R包 然后尝试把这3个R包应用到该文章的数据 单细胞转录组数据处理视频课程 课程说明在:https://mp.weixin.qq.com/s/AV2uTbsvJGBRq_zv7yDmNg 表达矩阵获取 ...
本文综述除了总结了单细胞测序技术在基因组、表观基因组和转录组水平的应用及其组合,甚至还包括蛋白质组水平的分析。 一个小知识点 除了Smart-seq2和10X的知识,曾老师的那篇推文里还提到了一个比较让我新奇的东西,有个单细胞转录组数据集里面包括两种矩阵(Ab-Seq 和 WTA),而文章合在一起进行降维聚类分群的。