对snATAC-seq数据集细胞类型,根据97%置信阈值进行筛选,以去除异型双重数据。snATAC-seq的基础聚类注释能够检测到近曲小管簇中的两个亚群,分别是PCT(近曲小管)和PST(近直小管)。这说明了snATAC-seq和snRNAseq综合多模式分析提高了鉴别细胞异质性的能力。 图4 多组学整合预测snATAC-seq细胞类型图谱 4. 染色质可...
研究材料:人肾脏 应用技术:scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10xVisium、Cos Mx 这篇文章通过scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq以及Visium和CosMx SMI空间转录组测序平台,对81个肾脏样本的近338600个单细胞/细胞核进行了分析。研究旨在揭示健康和疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性,并确定纤维化微环境在肾...
研究材料:人肾脏 应用技术:scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10xVisium、Cos Mx 这篇文章通过scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq以及Visium和CosMx SMI空间转录组测序平台,对81个肾脏样本的近338600个单细胞/细胞核进行了分析。研究旨在揭示健康和疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性,并确定纤维化微环境在肾...
虽然现有的一些技术如scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq等解析了肾脏的分子和细胞组成以及在发育和疾病过程中的变化,但空间信息的缺乏阻碍了对已知细胞类型的精确定位,限制了对局部基因表达变化和细胞间通信的解析,不利于探索其在疾病中的失调,维持机体健康。
针对某病原处理植物开展单细胞转录组测序(snRNA-seq)和单细胞染色质开放性测序(snATAC-seq),基于多组学技术构建细胞图谱的同时,深入解析细胞类型特异性的免疫应答网络。 02. 技术路线 点击可查看大图 03. 项目流程 04. 实验方案 1 样本选择 (1)选取不同处理强度 / 不同处理时间 / 不同品种样本组织 ...
作者通过10x snRNA-seq、10x snRNA-seq结合10x snATAC-seq、和10x Visium的多模态方法对三人着床部位(妊娠后(PCW)6-9周)的冻存组织的连续切片进行分析。作者分两步研究滋养层的异质性。首先,分析了P13(约9 PCW)的全厚度着床部位,因为它在同一切片上包含胎儿(胎盘)和母体(子宫内膜和平滑肌)组织。其次,作者整合...
多组学手段的应用往往是生信文章获得高分期刊青睐的有力策略。这篇4+的文章便基于已完成的snRNA细胞群划分补充了snATAC-seq及其基本分析项,比如各细胞群转录因子Motif的分析,深入挖掘转录组水平改变背后的可能调控机制。通俗地说,这里是通过增加工作量来弥补测序样本仅仅来自小鼠单一脑区的不足。
Integration and analysis of multimodal single-cell datasets, such as snRNA-seq and snATAC-seq, allows for the prediction of cell-type-specific cis-regulatory DNA interactions and transcription factor activity, complementing the transcriptional information obtained by snRNA-seq.[2] [3] [1] Yang, ...
Integration and analysis of multimodal single-cell datasets, such as snRNA-seq and snATAC-seq, allows for the prediction of cell-type-specific cis-regulatory DNA interactions and transcription factor activity, complementing the transcriptional information obtained by snRNA-seq.[2] [3] [1] Yang, ...
这篇文章通过scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq以及Visium和CosMx SMI空间转录组测序平台,对81个肾脏样本的近338600个单细胞/细胞核进行了分析。研究旨在揭示健康和疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性,并确定纤维化微环境在肾病预后中的作用。 scRNA-seq和snRNA-seq分别通过解离和抽核等不同方法来获取不同细胞...