10x的单细胞转录组数据就应该这样处理 / 开普饭

生信实操随着测序技术的进步开发了一种单细胞转录组测序(scRNA-seq)技术,单细胞转录组测序技术可以一次检测成千上万个细胞的转录水平,在单细胞水平上检测和定量基因表达水平变化,从而揭示bulk ...

Cell Ranger是一个10X genomics公司的单细胞分析软件,将原始的fastq文件生成后续分析的feature-barcode表达矩阵.其中包括很多模块,本次主要介绍cellranger ...

学习单细胞转录组肯定先来一遍Seurat官网的标准流程. 数据来源于Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC),共2700个单细胞, Illumina Next ...

总是有粉丝在我们的各个公众号教程下面留言关于单细胞数据处理的细节问题,比如为什么我们过滤线粒体基因表达量超15%的细胞啊,为什么看核糖体基因表达量占比啊等等. 其实看一下基础10讲: 01. 上游分析 ...

10x Genomics方法巧妙使用了Barcoding(条形码)和Microfluidics(微流体)技术,在单细胞分离.扩增原理上具有明显的优势,能帮助研究人员实现对细胞群体的划分与细胞群体间基因 ...

我的课题只有一个10x样本肿么办? 两个样品的10x单细胞转录组数据分析策略三个10X单细胞转录组样本CCA整合多个单细胞转录组样本的数据整合之CCA-Seurat包在教程:使用seurat3的 ...

编译:夕夕,编辑:十九.江舜尧. 原创微文,欢迎转发转载. 导读差异表达分析(DE)和基因富集分析(GSE)常用于单细胞转录组研究中.本研究中,作者开发了一种集成且可扩展的方法--iDEA,可通过分 ...

了解我的应该都知道我最近几个月都在奋战一个陌生的领域,单细胞转录组数据处理.真的很有挑战性,笔记累积了一大堆了,但是没有太值得分享的,大多是利用bulk转录组数据处理的经验而已,但是下面这个是单细胞转 ...

背景介绍聚类之前必须要对表达矩阵进行normalization,而且要去除一些批次效应等外部因素.通过对表达矩阵的聚类,可以把细胞群体分成不同的状态,解释为什么会有不同的群体.不过从计算的角度来说, ...

使用CPM去除文库大小影响之所以需要normalization,就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样,所以测序数据量不一样,就是文库大小不同,这个因素是肯定需要去除.最简单的就是counts pe ...

背景介绍如果是bulk RNA-seq,那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦,而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现. 对单细胞测序数据 ...

挑选到的跟feature相关的基因集,有点类似于在某些组间差异表达的基因集,都需要后续功能注释. 背景介绍单细胞转录组测序的确可以一次性对所有细胞都检测到上千个基因的表达,但是,大多数情况下,只有其 ...

10x的单细胞转录组数据就应该这样处理