ddseq单细胞转录组数据上游处理 / 开普饭

简介单细胞测序技术,简单来说,就是在单个细胞水平上,对基因组.转录组及表观基因组水平进行测序分析的技术.传统的测序,是在多细胞基础上进行的,实际上得到的是一堆细胞中信号的均值,丢失了细胞异质性(细胞 ...

一.barcode是做什么的当今二代测序仪器中应用最为广泛的当属illumina公司的测序仪,以Hiseq-2000测序仪为例,其有2个流动槽(flowcell),每个flowcell有8条lane( ...

编译:艾奥里亚,编辑:十九.江舜尧. 原创微文,欢迎转发转载. Nature Reviews Genetics杂志社Darren J. Burgess于2019年4月12日在Nature Review ...

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 ...

链读测序(Linked-read sequencing)通过将相同的barcode与长DNA片段(10-100kb)的序列连接在一起,能够消除其中的一些错读,从而改进宏基因组组装.但目前还不清楚在使用 ...

编译:艾奥里亚,编辑:十九.江舜尧. 原创微文,欢迎转发转载. 导读近年来,随着单细胞RNA测序方法的规模和能力迅速扩大,这使得重大发现和大规模细胞测绘工作成为可能.但这些方法还没有得到系统和全面的 ...

先浏览:ddseq单细胞转录组数据上游处理(一) ddseq单细胞转录组数据上游处理因为要处理illumina的单细胞转录组数据,所以看了看其云平台:https://basespace.illumi ...

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 ...

栏目起源逆向收费读文献社群(2018-01-07) 逆向收费读文献社群 (2018-06-09) 逆向收费读文献社群(第二年通知)(2019-01-26) 大概有50人加入吧,成功坚持下来的朋友们累 ...

都介绍到单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较部分了,10讲就告一段落了,大家可以回看仔细品读.后面的分析其实都是个性化的了,取决于课题设计,假说,生物学背景知识,而且需要学习大量的R包. 既然是个性 ...

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