snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
snRNA-seq 数据集中有两个表皮细胞簇,但在scRNA-seq 数据集中只有一个表皮细胞簇。 图2 基于snRNA-seq数据的拟南芥叶片细胞类型的功能注释 3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生...
其次,本研究通过snRNA-seq数据进行RNA水平分析,相较于bulk-RNA seq和scRNA-seq数据,snRNA-seq主要研究单个细胞核中的RNA,为细胞核内基因表达调控机制提供更准确的方法。并且,进行SCENIC分析+PPI网络+药物敏感性等研究,内容深且样本量大!这篇文章集各种亮点于一体的整体文章设计,让咱纯生信也能拿到7分+的高分!
在CMap数据库上分析AD、PD和MS的潜在治疗药物。 主要结果 1. 多数据集整合揭示了AD、PD和MS的单细胞转录状态 本研究整合了64例患者的人脑snRNA-seq数据集,涵盖了内鼻皮质(EC)、前额皮质(PFC)、中脑和白质,在这些数据集的降维可视化中观察到批效应。应用Harmony集成后,批效应得到了有效缓解,在不同平台或条件下没...
在目前的研究中, 在肿瘤组织中将 scRNA ‑seq 与 snRNA ‑seq 进行比较 使用 10X Genomics 从 HCC 患者中获得。Seurat 也被用来处理数据 并比较两个测序之间的差异识别不同细胞类型的方法。在目前的研究中, 14,349 个单核和 9,504 个单细胞的转录组 从上述HCC组织中获得。一共 21 个离散细胞簇,包括肝...
因此本文采取的方式是使用阴性选择方法去除样本中的neuron与oligodendroglia,间接富集Astro与Micro,再进行snRNA-seq测序。测序数据已经上传到GSE160936。 2、鉴定细胞类型 经数据预处理后,使用AUCell,结合细胞marker基因进行细胞类型注释,如下图所示Astro(52706)与Micro(27592)占大部分 ...
1、单细胞水平的RNA-seq数据探究肝脏细胞类型 首先将包括了病毒和非病毒来源的肝细胞癌活检样本、邻近的非肿瘤对照样本和正常肝脏样本的snRNA-seq和scRNAseq的数据集(共22个样本)进行去批次效应处理和整合,然后对整合的数据进行聚类,从而鉴定出8种主要细胞类型,25种细胞亚型。
Humphreys团队比较分析了肾脏组织的单细胞RNA测序(scRNA-seq)和肾脏组织的单细胞核RNA测序(snRNA-seq)在肾脏细胞类群鉴定中的区别。与scRNA-seq相比, snRNA-seq捕获了多种在scRNA-seq数据集中不存在的肾脏细胞类型,包括肾小球足细胞、系膜细胞和内皮细胞。同时也未检测到应激反应基因。与已发表的scRNA-seq数据集(...
与 scRNA-seq 相比,snRNA-seq 捕获了多种在 scRNA-seq 数据集中不存在的肾脏细胞类型,包括肾小球足细胞、系膜细胞和内皮细胞。同时也未检测到应激反应基因。与已发表的 scRNA-seq 数据集(分别为 2.4% 和 0.12%) 相比,snRNA-seq 方法产生了 20 倍以上的足细胞。
研究通过比较拟南芥叶片细胞核的snRNA-seq和scRNA-seq数据，评估了两种技术的转录组差异。研究结果显示，snRNA-seq和scRNA-seq在细胞分群和基因检出率上具有相似性。在细胞类型注释方面，snRNA-seq数据集中鉴定的表皮细胞比例显著高于scRNA-seq，显示出snRNA-seq在细胞类型识别上的优势。通过对两种方法的比较，...