单细胞基因表达分析

单细胞分析是指在单个细胞水平上进行检测和分析，以获得细胞间的差异、细胞发育和疾病发生等过程的信息。单细胞分析技术已经成为基因组学、转录组学和表观遗传学等领域的重要工具。单细胞分析的优势在于可以检测和分析单个细胞中的基因表达和变异情况，避免了传统组织水平检测的误差和局限性。通过对单个细胞进...

基因表达谱测序是直接对某一物种或特定细胞在某一功能状态下产生的mRNA进行高通量测序，可以用来研究基因的表达差异情况。该技术结合了转录组测序建库的实验方法，与转录组测序相比，基因表达谱测序要求的读长更短，测序通量更小，但仅可用于基因表达差异的研究。转录组测序是RNA水平测序，相当于DNA水平的基...

这是因为单细胞生物在不同阶段也有不同的代谢生理状态。比如，微生物会因诱导物存在而产生一种诱导酶，诱导酶的合成除取决于环境中诱导物外，还受基因控制即受内因和外因共同控制。在环境中有诱导物（通常是酶的底物）存在的情况下，由诱导物诱导而生成的酶。例如，大肠杆菌分解乳糖的半乳糖苷酶就属于...

gsea分析在生物信息学领域具有广泛应用，无论是在芯片表达矩阵还是测序数据中，其核心流程都是对基因进行排序。在单细胞分析中，这一流程同样适用。首先，通过差异分析确定特定单细胞亚群，从而获得基因排序。接下来，进行gsea分析时无需额外修改代码，示例演示如下。安装seurat-data包以获取测试数据。通常，代...

单细胞基因表达谱分析带来了疾病发展过程中有关细胞进程的重要见解 。scRNA-seq 技术的进步让研究人员能够获取之前经常会被大量(Bulk)细胞的RNA-seq方法所掩盖的关键数据,如罕见或新的细胞类型,从而在单细胞水平上探索真正的基因表达多样性(图1)。 然而,为了充分利用这种革命性的技术,必须妥善地制备单细胞样本。本文...

①SAVER是一种基于UMI的有效工具,用于精确估计单细胞的基因表达[25]。为了确保高质量的scRNA-seq数据,在细胞捕获之前适当地将组织解聚成单个细胞是至关重要的。单细胞制备的主要挑战包括起始样品的脆性、物理应力、缓冲液的选择、细胞解离的持续时间和单细胞的产量[18]。对于基于微滴的scRNA-seq,在单细胞捕获之前需要...

在获得我们的高质量单细胞后，单细胞 RNA-seq (scRNA-seq) 分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，我们确定了细胞之间表达差异最大的基因。然后，我们使用这些基因来确定哪些相关基因集是造成对细胞间的表达差异最大的原因。在进行聚类之前，先...

相信做过肿瘤单细胞的小伙伴对这个分析并不陌生，如果多读几篇文献，就能在CNS以及大子刊上面看到这个分析。放在我们单细胞转录组的场景下，就是需要将一个 基因×细胞 的表达矩阵(V)，分解成 基因×表达程序 (W)，与 表达程序×细胞 (H)两个矩阵的乘积。如下图：在 基因×表达程序 矩阵中，存放...

单细胞基因表达counts矩阵数据经过NormalizeData()处理后，还需要进行scale。[ScaleData()]函数将基因的表达转换为Z分数（值以 0 为中心，方差为 1）。它存储在 seurat_obj[['RNA']]@scale.data，用于下游的PCA降维。默认是仅在高可变基因上运行标准化。最开始分析单细胞的时候，这里有点疑惑。为什么...

不会全部表达，即便是一个细胞内的基因也不会全部表达。也没有隐藏基因这一说。比如，所有的细胞都有全部基因但不都表达。因为在不同的细胞，组织或器官，并不是所有的基因都表达的，只是有选择的表达。