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。
局限性：scRNA-seq 通常只能用于活细胞，不能有效地从固定或死细胞中提取信息。snRNA-seq (单核RNA测序...
- 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，如血管生成内皮细胞的表达异常，这是snRNA-seq独特洞察力的体现。整合策略：scRNA-seq与snRNA-seq的整合...
参考:单细胞核转录组测序 - 简书 (jianshu.com) 虽然snRNA-seq能够获得更加全面完整的细胞类型,但是对于某些细胞类型的获得比例不如scRNA-seq,主要表现为免疫细胞。 从两分组细胞分布对比来看snRNA-seq测试数据中 T,B,NK的细胞数量都减少了;而Fibo, Hepatcyte,Endo细胞数量增多。 step4: 细胞亚群比例 代码语言:ja...
scRNA-seq和snRNA测序可以使用相同的Seurat流程，但是QC指标需要不同 2.scRNA-seq和snRNA-seq即使通过...
- 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...
scRNA-seq和snRNA-seq都是单细胞级别的RNA测序方法，它们主要的区别在于样本处理过程中所使用的细胞类型。
scrna测的是细胞质的mrna。snrna测的是细胞核里面的mrna，测到的信息稍微少些。
图2 整合LUAD scRNA-seq数据和识别与预后相关的肿瘤细胞群 ✦ 通过对LUAD患者标本的多重免疫荧光染色...