Ⅱ. 从生物样本到可分析的单细胞数据 典型的工作流程包括:单细胞解离、单细胞分离、文库构建和测序。 单细胞悬浮液的制备作为第一步,是在一个被称为单细胞解离的过程中产生的,其中组织被消化。为分析每个细胞中的 mRNA,必须分离细胞。 单细胞分离:基于平板的技术将细胞隔离到平板上的孔中,但基于液滴的方法依赖于...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处理...
对于每个基因,使用中位数回归估计整块和单细胞RNA-seq数据集在归一化前后的计数与测序深度关系。(a)左图显示了在一个大的RNA-seq数据集中对3个基因未归一化表达与对数测序深度估计回归,不包含零测量值,低、中、高表达定义分别为非零未归一化测量...
Seurat积分方法属于一类线性嵌入模型,它利用相互最近邻(Seurat 称之为锚)的思想来纠正批量效应。相互最近邻是来自两个不同数据集的细胞对,当数据集放置在相同(潜在)空间中时,它们彼此相邻。找到这些细胞后,可以使用它们来对齐两个数据集并纠正它们之间的差异。在一些评估中,Seurat也被认为是最佳混合方法之一。
已经成为Scanpy和Seurat单细胞分析平台中默认聚类的方法。已有研究表明,它在单细胞RNA- seq数据聚类方面优于其他聚类方法(Duo ' et al, 2018;(Freytag et al, 2018)。 从概念上讲,Louvain 算法将社区检测为一组单元,它们之间的链接比从单元的总链接数预期的要多。优化的模块功能包含一个解析参数,允许用户确定...
单细胞RNA-seq数据分析最佳实践(上) Pre-processing and visualization Normalization 计数矩阵中的每个计数代表细胞 mRNA 分子的成功捕获、逆转录和测序(框 1)。由于每个步骤固有的变异性,相同细胞的计数深度结果却可能不同。因此,当基于计数数据比较细胞间的基因表达时,任何差异可能仅由采样效应( sampling effects.)引...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术允许在单细胞分辨率下解析基因表达,这极大地改变了转录组学研究。目前已经开发了大量的scRNA-seq protocol,这些protocol各有特点,各有优缺点。由于技术限制和生物因素,scRNA-seq数据比 bulk RNA-seq数据更嘈杂、更复杂。scRNA-seq数据的高度可变性给数据分析带来了计算方面的挑战。虽然越来...
来自数据集的人多发性骨髓瘤 (MM) 细胞GSE118900单细胞 RNA-seq 转录组分析。 图一 a 显示所有单细胞中表达基因数量的分布图。 b 图显示所有单细胞的总计数分布。 C图显示了线粒体基因组在所有单细胞中的分布。 d对MM细胞中收集的单细胞前20个主成分采用Jackstraw法。
1.单细胞RNA-seq数据分析鉴定α细胞和β细胞亚群变化 在6个单细胞测序集中,对α和β细胞的25个关键基因进行分析。其中,对于α细胞,其标记因子为转甲状腺素(TTR)和信号序列受体亚基4(SSR4)的高表达(图1B.i)。对于β细胞,胰岛淀粉样多肽(IAPP)和腺苷酸环化酶激活多肽1(ADCYAP1)的表达更高(图1B.ii)。总的...