有的方法不需要单细胞细胞类型表达谱或细胞marker 进行完全推断比如CDSeq,linseed.大部分算法结合单细胞测序细胞表达谱的先验知识对bulk 数据进行推断,如 CIBESORT,CIBESORTX,CellMix,MuSiC,SCDC,TED.去推断细胞成分比例,我可以用如下数学公式进行描述这个Deconvolution问题:Y=WX+E Y 表示 N个基因 m 个样本的bulk ...
在处理Bulk RNA-Seq数据以推断细胞成分及其比例时，众多方法已经涌现。这些方法包括无需单细胞信息的CDSeq和linseed，以及利用单细胞表达谱先验的CIBESORT、CIBESORTX、CellMix、MuSiC、SCDC和TED等。问题的核心是一个解卷积问题，可用公式Y = X * W + E来表示，其中Y是基因表达数据，X是细胞类型表达谱...
Bulk RNA-seq 查看CCA免疫微环境成分 本文首先选择GSE26566公共数据集进行分析,用MCP counter对32例CCA和32例周围肝(SL)组织进行了免疫渗透分析。结果表明,CCA和SL组织的免疫微环境组成有显著差异(图1A)。具体地说,CCA组的大多数样本都富含B细胞、T细胞、单核细胞系和细胞毒性淋巴细胞,提示TLS可能存在。由于多种趋...
然而,bulk RNA-seq 只能测量细胞混合物中的基因表达。《Nature Communications》发表了一种基于深度学习框架的空间去卷积算法:Bulk2Space,首次实现将Bulk转录组重构至单细胞空间分辨率。 Bulk2Space是什么? Bulk2Space是一种基于深度学习框架的空间去卷积算法,该算法使用现有的高质量scRNA-seq数据和空间转录组学作为参考,...
在帮师妹处理bulk-RNAseq数据时，面临了大量fastq文件的下载与比对任务。数据由诺禾致源公司提供，并通过诺禾云交付平台分发。为解决数据传输问题，我们尝试了两种方法：第一种是下载到本地后再上传至服务器，这种方式虽然操作流程明确，但耗时较长；第二种则是利用lnd客户端直接下载至服务器，整体过程更...
反卷积模块对来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱进行建模,以共同估计肿瘤(或非肿瘤)样品的大量RNA-seq表达的细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化 (EM) 来使用恶性基因程序的线性组合来近似肿瘤表达,同时以反卷积模块估计的非恶性细胞的推断表达和分数为条件。
完成比对后，通过Rsubread包在Rstudio中进行定量分析，从而获取counts文件，这些文件以基因和细胞为坐标轴，展示每个基因在不同细胞中的表达情况。总结：使用STAR进行比对，Rsubread包在Rstudio中完成定量分析，是Bulk-RNAseq数据分析的关键步骤。通过这些工具和流程，研究人员能够高效地从Bulk-RNAseq数据中提取...
Bulk RNAseq上游比对3:比对mapping - 简书 (jianshu.com) image.png 要点一、大致流程 如上流程图所示,一般包括三大步骤:下载数据--质控--比对 1、下载数据 主要包括两类数据:一是测序fastq.gz数据,二是参考基因组及相关数据集 1.1 fastq.gz 这里主要是指挖掘公共数据库的fastq.gz数据集; ...
Bulk RNAseq上游比对1:大致流程与conda环境 - 简书 (jianshu.com)[https://www.jianshu.com/p/e6cb7643bfff...
Hisat2是一种快速灵敏的比对程序，专用于映射下一代测序读数至人类基因组或单个参考基因组，广泛应用于RNA-seq数据。比对数据处理时，我们选择使用Hisat2。进行比对前，需要准备三个文件：基因组序列、基因注释文件（通常为.gtf格式，需用gffread转换）、以及蛋白序列文件。这些文件可以从NCBI、Ensembl、...