都已经开始挖掘空间单细胞转录组数据了 / 四六文摘

本期我们通过PubMed数据库检索,整理了从2021年8月1日到8月31单细胞技术文章共764篇.其中IF (影响因子)大于9分的文章有216篇(文章后面使用表格列出),现选择其中20篇代表性文章进行 ...

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 ...

江山代有套路出大家好,我是晨曦,上次的推文给大家介绍了单细胞图谱类文章,相信大家不管是看过那篇推文,还是看了我们挑圈联靠其它单细胞的相关推文,对于单细胞,不管是从流程还是从分析方式上都应该不陌生了吧 ...

image-20200331112435323.png 背景简介本文题为:Transcriptional diversity and bioenergetic shift in human brea ...

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 ...

空间转录组学技术自斩获了 Nature Methods 2020 年 "年度技术" 以来,引起更加广泛的关注.这种技术结合了成像和测序技术,能够绘制组织上特定转录物存在的位置,从而 ...

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 ...

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 ...

都已经开始挖掘空间单细胞转录组数据了