1.scRNA-seq数据分析主要包括数据预处理、细胞聚类、基因表达差异分析等步骤。由于单个细胞的RNA测序数据存在噪音和稀疏性,因此需要进行特殊的数据处理和统计分析方法。 2.snRNA-seq数据分析与scRNA-seq类似,但由于细胞核中的RNA相对稳定且不易受到细胞状态的影响,因此在数据预处理和细胞聚类等步骤上可能会有一些差异。
snRNA-seq和scRNA-seq都含有一定线粒体基因比例 4.snRNA-seq基本上没有核糖体基因，scRNA-seq是具有一...
将非酒精性脂肪肝相关HCC患者的肝癌肿瘤和癌旁组织中生成的肝脏snRNA-seq数据、包括病毒和非病毒来源的癌组织、癌旁组织和正常肝脏样本的肝脏scRNA-seq数据和TCGA数据库和肝癌研究所(LCI)的癌组织和癌旁组织的bulk RNA-seq数据进行联系分析来寻找HCC中的细胞类型差异。联合分析发现增殖性Prol细胞在肿瘤中显著富集,然后...
图1. SnRNA-seq和scRNA-seq的多队列整合识别和表征HCC相关细胞类型 2. bulk RNA-seq数据验证 根据现有的TCGA和LCI获取的bulk RNA-seq数据,评估单细胞鉴定出的8 种主要cluster和25种亚群的细胞类型比例。在TCGA中搜索配对的HCC肿瘤和非肿瘤组织之间这8种细胞类型的丰度差异,结果显示Prol是HCC肿瘤中唯一持续上调的细...
植物中的单细胞分析依赖于通过酶解细胞壁来产生原生质体的方法。然而,某些组织和一些物种,包括高粱,对酶解方法不敏感。人们也一直关注原生质体生成对细胞转录组的影响,因此越来越多的人开始对细胞核进行分析。 为了详细评估不同被子植物和单子叶植物的细胞核分析的准确性,我们首先比较了拟南芥(一个拥有丰富资源的被子植...
技术:scRNA-seq、snRNA-seq 导读 肝细胞癌(HCC)是一种常见的原发性肝癌,总生存率低。将非酒精性脂肪肝相关HCC患者的肝癌肿瘤和癌旁组织中生成的肝脏snRNA-seq数据、包括病毒和非病毒来源的癌组织、癌旁组织和正常肝脏样本的肝脏scRNA-seq数据和TCGA数据库和肝癌研究所(LCI)的癌组织和癌旁组织的bulk RNA-seq数据...
- 基因数量与特性：scRNA-seq包含线粒体和核糖体基因，而snRNA-seq由于关注核心转录，这些基因相对较少。- 整合与分析：尽管Seurat分析流程相似，但两者的质量控制（QC）标准不同，snRNA-seq可能需要更为宽容的参数设置，以保留更多数据。在AD（阿尔茨海默病）研究中，单核转录组分析揭示了异常的细胞类型...
文章摘要:单核 RNA 测序 (snRNA ‑seq) 是 一种用于分析细胞中基因表达的方法 分离是复杂的,例如在肝细胞癌中 (HCC) 组织。它构成了单细胞 RNA 的替代品测序(scRNA-seq)通过分析细胞核而不是整个细胞;但是,是否可以完全替代 HCC 中的 scRNA-seq 仍有待阐明。
在植物单细胞分析中，传统方法依赖于细胞壁酶解，但并非所有组织和物种均适用，如高粱。人们关注原生质体生成对转录组的影响，因此核分析逐渐受到重视。我们通过比较拟南芥（被子植物模式）和玉米（单子叶植物模式）的单细胞质（scRNA-seq）与单细胞核转录组（snRNA-seq）数据，来评估细胞核分析的精确性（见...
活细胞减少、RNA质量下降。snRNA-seq的优势在于能够解决scRNA-seq主要问题，适用于丰富样本类型，操作步骤简单，降低转录偏差，相对提高细胞类型全面性。但snRNA-seq检测基因少，存在细胞偏好性。总结来说，两种方法各有优劣，应根据实际样本、研究目的和目标细胞群体选择合适的方法。