单细胞测序|单细胞基因组|单细胞转录组|Gene editing|

单细胞测序单细胞基因组学测量理由是单细胞的时间空间特异性. Gene expression&co-expression 比较正常cell与疾病cell,正常organ与疾病organ,看出偏差. 分离单细胞,破碎细胞,RNA逆转录,测量cDNA. Eg:BAC扩增,可以实现bias很小的的genome,genome质量高. Eg:对sperm cell进行single cell, Eg:oocyte与sperm结合后,可以对过程中丢弃的部分进行single cell. 如果父源或母源中任何一…

单细胞测序技术(single cell sequencing)

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02 来源: 一呼百诺点击次数:6587关键词: 前言单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以…

基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹(cell trajectory)方法总结

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两…

scRNA-seq单细胞测序数据分析工具汇总

本文总结自一篇综述: Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 单细胞分析分为两个层次: cell level gene level Tools for the visualization and clustering of cells. Tools for the ordering of cells & bifurcation/branch identification Tools for gene-level analy…

单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)及细胞分离技术分类汇总

单细胞测序流程(http://learn.gencore.bio.nyu.edu) 在过去的十多年里,高通量测序技术被广泛应用于生物和医学的各种领域,极大促进了相关的研究和应用.其中转录组测序(RNA-seq)被广泛应用于测定和描绘各类物种的基因或转录本的表达情况.但传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性.近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-…

单细胞转录组测序数据的可变剪接(alternative splicing)分析方法总结

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1…

单细胞RNA测序技术之入门指南

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大中小 ] 时间:2018年09月12日来源:生物通编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA…

单细胞参考文献 single cell

许多分析软件 : https://github.com/seandavi/awesome-single-cell#software-packages Smart-seq.CEL-seq.SCRB-seq和Drop-seq.Smart-seqSMART(Switching mechanism at 5’ end of the RNA transcript)是一个具有里程碑意义的重要技术.实际上,能够从单细胞生成全长cDNA的测序方案并不多,Smart-seq就是其中之一.对于等位基因特异性表达或者…

单细胞分析实录(1): 认识Cell Hashing

这是一个新系列差不多是一年以前,我定导后没多久,接手了读研后的第一个课题.合作方是医院,和我对接的是一名博一的医学生,最开始两边的老师很排斥常规的单细胞文章思路,即各大类细胞分群.注释.描述,所以起初的几个月都在摸索一条主线,再后来有主线了,要加实验验证,周期有点长.我这边的分析基本做完.读研生活还在继续,我也不能太在意这一个课题,尽管有些时候我也很着急,尽管我在这个课题上花了很多时间.整理分析流程是个好习惯,最大的受益者还是自己,所以接下来我打算把我在处理单细胞转录组过程中,学到的用到的所有…

xgene：之ROC曲线、ctDNA、small-RNA seq、甲基化seq、单细胞DNA, mRNA

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的…

单细胞分析实录(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵

Cell Ranger是一个"傻瓜"软件,你只需提供原始的fastq文件,它就会返回feature-barcode表达矩阵.为啥不说是gene-cell,举个例子,cell hashing数据得到的矩阵还有tag行,而列也不能肯定就是一个cell,可能考虑到这个才不叫gene-cell矩阵吧~它是10xgenomics提供的官方比对定量软件,有四个子命令,我只用过cellranger count,另外三个cellranger mkfastq.cellranger aggr.cellra…

单细胞文献分析 Quantitative single-cell rna-seq with unique molecular identifers

Quantitative single-cell rna-seq with unique molecular identifers 这篇文章论证了 scRNA-seq 使用UMI来计算基因表达量的合理性和优势. 这里主要研究如何分析 scRNA-seq 的数据,如何处理ERCC和UMI. 背景: however, losses in cdna synthesis and bias in cdna amplifcation lead to severe quantitative errors. 单…

单细胞 RNA-seq 10X Genomics

单细胞流程跑了不少,但依旧看不懂结果,是该好好补补了. 有些人可能会误会,觉得单细胞的RNA-seq数据很好分析,跟分析常规的RNA-seq应该没什么区别.今天的这篇文章2015年3月发表在Nature Genetics Review上,专门说明了一下单细胞RNA测序数据在数据分析和计算上的挑战(虽然已经过去1年多了,这里指出的问题和挑战仍然是不过时的,至于这些问题和挑战现在是不是完美解决了,这里就暂且先不讨论了.). 主要说了以下问题: 1. 单细胞RNA测序 (single cell RNA…

单细胞分析实录(4): doublet检测

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章,系统比较了常见的例如Scrublet.DoubletFinder等工具在检测准确性.计算效率等方面的优劣,以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析.轨迹分析的影响. 现有的检测方法,基本都会先构造出虚拟doublet,然后将候选droplet与这些虚拟doublet比较,很相似的那些就定义为doublet.这里的虚拟doublet是通过随机组合两个(类)细胞的表达值得到的虚拟的do…

表达谱(DGE)测序与转录组测序的差别

DGE-seq和普通的transcriptomic profiling相比较有什么不同,有什么特点? DGE就是用酶将mRNA切断,只使用靠近poly A的一小段RNA去测序. #1 由于不是测定mRNA的全长,DGE的数据量比转录组要小一些: #2 DGE比转录组价格低一些: #3 DGE和转录组都可以分析所有基因的表达丰度,并且比较组间基因表达差异: #4 转录组还可以分析SNP.RNA editing.splicing.gene fusion等:而DGE不适宜做这些分析. 转录组测序和数字…

【转】群体研究套路：开心果denovo+重测序+转录组+群体进化+选择位点

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因…

全基因组测序从头测序(de novo sequencing) 重测序(re-sequencing)

全基因组测序全基因组测序分为从头测序(de novo sequencing)和重测序(re-sequencing). 从头测序(de novo)不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序,利用生物信息学分析方法进行拼接.组装,获得该物种的基因组序列图谱,从而推进该物种的后续研究.基因组重测序是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析. 基因组重测序主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs).拷贝数变异(CNV).插入/缺失(I…

转录组分析综述A survey of best practices for RNA-seq data analysis

转录组分析综述转录组文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-…

第三章 RNA测序

第三章 RNA测序 RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN…

综述 - 染色质可及性与调控表观基因组 | Chromatin accessibility and the regulatory epigenome

RNA-seq这个工具该什么时候用?ATAC-seq该什么时候用?有相当一部分项目设计不行,导致花大钱测了一些没有意义的数据. 还是在中心法则这个框架下来解释,这是生物信息的核心.打开华大科技服务官网梳理一下现在到底都有些什么测序技术: 全基因组测序和重测序 - 组装以及寻找变异 (外显子和目标区域测序) RNA-seq测序 - 基因表达 (smRNA,lncRNA,circRNA,PB全长,可变剪切) 甲基化测序 ChIP-seq和ATAC-seq 蛋白组 - 所有蛋白的变化代谢组 - 植物…

【豆科基因组】普通豆/菜豆/四季豆Common bean (Phaseolus vulgaris L.) 基因组

目录研究一:G19833组装,2014NG 研究二:BAT 93组装,2016 genome biology 菜豆属(Phaseolus L.)为同源二倍体作物,包含有80 多个物种,多数为野生种,仅有5 个栽培种,分别为普通菜豆(P. vulgaris L.).多花菜豆(P. cocineus L.).利马豆(P. lunatus L.).丛林菜豆(P. dumosus L.)和宽叶菜豆(P. acutifolius L.),其中普通菜豆在世界范围内种植范围最广.栽培面积最大.食用人群最多.…

【蛋白质基因组】Proteogenomics方法介绍及分析思路

概念利用蛋白质组学数据,结合基因组数据(DNA).转录组数据(RNA)来研究基因组注释问题,被称为蛋白质基因组学."蛋白质基因组学"一词由Jaffe 等于2004 年首次提出,作者采用串联质谱数据匹配DNA翻译得到氨基酸序列的方法,在仅有810 kb 大小的细菌基因组上直接鉴定开放阅读框(open reading frame,ORF),验证并补充.修订了约10%的ORF.后来这种质谱数据结合DNA 和RNA 数据的分析方法被应用到注释病毒基因组.原核生物基因组以及真核生物基因组. 本…

转录组的组装Stingtie和Cufflinks

转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:…

RNA-Seq基因组比对工具HISAT2

原文网址: http://blog.biochen.com/archives/337 HISAT2是TopHat2/Bowti2的继任者,使用改进的BWT算法,实现了更快的速度和更少的资源占用,作者推荐TopHat2/Bowti2和HISAT的用户转换到HISAT2.官网:https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtml HISAT2安装下载HISAT2-2.0.1,并解压: unzip hisat2-2.0.1-beta-Linux_x86_64…

GEO（Gene Expression Omnibus）：高通量基因表达数据库

Gene Expression Omnibus(GEO)是一个公共存储库,可以存档和自由分发由科学界提交的全套微阵列,新一代测序和其他形式的高通量功能基因组数据. 除数据存储外,还提供一系列基于Web的界面和应用程序,以帮助用户查询和下载存储在GEO中的研究和基因表达模式. GEO的数据储存方式 GEO数据库具体存放四类数据:GSE.GDS.GSM.和GPL. 一个GSE号(GSExxx)对应的是整个研究项目的系列的数据,可能涉及不同平台: 一个GDS号(GDSxxx)对应的一个同一平台的数据集…