5. 单细胞RNA-seq的数据挖掘 单细胞 RNA-seq 为我们了解组织的组成等提供非常好的工具,而单细胞测序的效果也取决于我们到底测多少细胞,一般而言几百个细胞的单细胞测序不仅仅捕获常见的细胞成分,也会捕获稀少类型的细胞。由于 RNA 降解,细胞的凋亡和实验误差等原因,一些数据将会被排除,不纳入数据分析环节,因此初始...
bulk RNA-seq获得的是组织或器官等大量细胞中表达信号的均值,无法获取细胞之间的差异信息(即丢失了细胞的异质性), 而单细胞测序技术可以很好的弥补bulk RNA-seq这一不足,即获取混合样本中细胞的异质性信息。 文章单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门中涉及Seurat对象的构建、访问和数据提取等操作,本文将对Seu...
单细胞 RNA 测序(Single cell RNA sequencing,scRNA-seq)是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序,便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。 1.单细胞测序与普通转录组测序的区别 普通转录组使用细胞混合物...
图1 组织与单细胞RNA-seq的比较 scRNA-seq数据集的范围从每项研究的数百到数百万个细胞不等,并且规模每年都在增加。有几种不同的协议可用,包括商业和开放访问,每种协议都有自己的优点和缺点。 图2 测序技术发展示意图 测序技术介绍 01、样品制备协议 ...
1. 单细胞RNA-seq概述 RNA-seq 允许以高效且经济高效的方式分析样本中的转录本。这是 00 年代末的一项重大突破,此后变得越来越流行,很大程度上取代了微阵列等其他转录组分析技术。其成功的部分原因在于 RNA-seq 允许对样本中的所有转录本进行无偏采样,而不是仅限于一组预先确定的转录本(如微阵列或 RT-qPCR)。
图1 中心法则与RNA分类 我们都知道,在基因表达调控的作用下,细胞即便拥有同样的基因蓝图,也会表达出不同的蛋白,产生不同的功能。为了检测不同样本的基因表达状况,转录组测序技术即RNA-seq应时而生,即通过二代测序手段检测分析转录本,以此了解该...
由于scRNA-seq数据充满噪声且稀疏,因此必须对数据进行预处理,以便使用稳态或EM模型推断RNA velocity。第一步,我们过滤掉未剪接和剪接RNA均未充分表达的基因(此处至少20个)。接下来,对未剪接和剪接RNA的细胞大小进行归一化,并在adata.Xlog1p中进行计数转换,以减少异常值的影响。接下来,我们还识别和过滤高度可变的基因...
单细胞RNA测序,通常简称为scRNA-seq。这项技术使研究人员能够深入了解单个细胞的基因表达模式,揭示了生物体内的细胞异质性和功能多样性。
(1)从单细胞分析角度看,研究揭示了bulk RNA-seq无法体现的细胞特异性变化,发现一种特有的小胶质细胞亚群Mi_6,该亚群在E4大脑中占主要地位,差异表达的生物标志物富集了脂质代谢和先天免疫反应相关的基因,以及与小胶质细胞DAM分期相关的标记物。 (2)从空间分析角度看,通过空间转录组补充了Bulk和scRNA-seq的数据。ST...