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…

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…

单细胞在脑科学方面的应用 Session 1: Deciphering the Cellular Landscape of the Brain Using Single Cell Transcriptomics Single cell/nucleus transcriptomics has emerged as a powerful approach to classify cell types and dynamic cell states in any multicellular organ…

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…

业界良心啊,开源的单细胞课程. 随便看了几章,课程写得非常用心,非常适合新手. 课程地址:Analysis of single cell RNA-seq data 源码地址:hemberg-lab/scRNA.seq.course…

生物医疗大数据 安吉丽娜朱莉发现抑癌基因事件,BRCA突变与乳腺癌关联. 个体化测序商品23 and me 多组学数据研究:eg:太空和地球双胞胎发现生化指标差不多. 研究模式和工业模式相结合. 研究模式: 工业模式: 热点:量子计算其实没有研究成果. 未来方向: 传染病预警的技术,eg:flu tracking 抗生素危机 自免疫挑战 微生物群落和健康.eg:iHMP 新生儿/早产儿微生物群落失调,导致慢性疾病,可以使用移植的方法治疗. Cancer:eg:CAR-T 健康的衰老:衰老的迹象…

Title:  Multiclonal Invasion in Breast Tumors Identified by Topographic Single Cell Sequencing 课题的目的和意义: Ductal carcinoma in situ (DCIS,原位导管癌)是一种早期的乳腺癌,很少发展成invasive ductal carcinoma(IDC,浸润型导管癌).由于瘤内异质性和导管中肿瘤细胞数量低,因此很难刻画在侵袭期间的基因组进化过程.为了克服这个障碍,作者开发了To…

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)…

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞…

干货满满! Single Cell Genomics Day: A Practical Workshop…

资源: sci-hub paper CellBench package - github CellBench_data - code for the paper 现在单细胞领域的突出问题就是工具过多,但缺乏gold-standard benchmark datasets,没有一定的标准来衡量工具的好坏. 另外人们也不容易根据自己的问题来选择合适的工具,所以保险起见,现在大家都只用最有名气的那几个工具:seurat.monocle.SC3等. 算法是无穷的,随便套几个方法就能组成一个分析方法,做生…

在之前的文章里,我主要讲了如下两个内容:(1) 认识Cell Hashing:(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵.相信大家已经知道了cell hashing与普通10X转录组的差异,以及使用cellranger得到表达矩阵. 这一篇讲如何使用Seurat的HTODemux函数,CiteFuse的crossSampleDoublets函数两种方法拆分表达矩阵(混了不同来源的细胞),最后还会略微比较一下两种方法得到的结果的差异. HTODemux 这种方法的原理我在第一篇笔记中已经讲过…

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…

Transcriptional benchmarking of in vitro cells to in vivo with single-cell rna-seq - 简介 Harnessing single-cell genomics to improve the physiological fidelity of organoid-derived cell types - 原文 目前发育生物学的实验基础有两类, 一是活体小鼠,作为模式动物:为了把小鼠上的研究造福于人类(诊断.筛查.药物开发…

The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis 老板已经提了无数遍的文章,确实很nb,这个工作是之前我们无法想象得,想想如何把我们的数据和他们的数据整合到一起. 文献阅读 | Molecular Architecture of the Mouse Nervous System 这篇侧重强调的是神经系统的单细胞发育过程测序. Mouse Organogenesis Cell Atlas (MOCA) - 所有…

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…

生物信息学 Cell theory:7个要点 All known living things are made up of one or more cells. All living cells arise from pre-existing cells by division. The cell is the fundamental unit of structure and function in all living organisms. The activity of an organi…

文献编号:19Mar - 11 2019年04月23日三读,会其精髓: 相信这种方法的话,那么它的精髓是什么,如何整合出这个core gene set. 首先要考虑样本的选择,样本里是否存在明显的分层? 2019年04月01日再读:精读: 已经发现我的data没法在PCA里有明显的规律:应该可以直接从bulk RNA-seq里获取有价值的信息,那么single cell到底有什么优势呢?回答:单细胞的数据是必须的,它可以把core genes锚定到case-control pseudotime,…

参考: 诱导性多能干细胞 Induced pluripotent stem cell Induced Pluripotent Stem Cells: Problems and Advantages when Applying them in Regenerative Medicine Induced pluripotency: history, mechanisms, and applications Targeting RNA foci in iPSC-derived motor neuron…

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不…

操作代码:https://satijalab.org/seurat/ 依赖的算法 CCA CANONICAL CORRELATION ANALYSIS | R DATA ANALYSIS EXAMPLES MNN The Mutual Nearest Neighbor Method in Functional Nonparametric Regression Comprehensive Integration of Single-Cell Data 实在是没想到,这篇seurat的V3里面的整合…

背景:We developed a cell-cycle scoring approach that uses expression data to compute an index for every cell that scores the cell according to its expression of cell-cycle genes. In brief, our approach proceeded through four steps. (A) We reduced dimen…

[怪毛匠子-整理] awesome-single-cell List of software packages (and the people developing these methods) for single-cell data analysis, including RNA-seq, ATAC-seq, etc. Contributions welcome... Software packages RNA-seq anchor - [Python] - ⚓ Find bimodal,…

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is…

与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an…

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-…

scRNA-seq做完该做的QC.normalization.imputation.clustering.trajectory和integration,就会开始做转录调控的分析了. 核心就是围绕着TF转录因子做文章 预测TF的靶基因 鉴定regulon 大部分都是高通量的预测,准确性有待论证,需要很好的实验验证设计. 预测的工具不要太多: MARINa — Andrea Califano - paper SCENIC 什么是regulon? 这是一个高通量测序后发明的词,其实就是被同一个调控元件…

通常我们下机得到的数据是raw reads,但是公司通常会质控一份给我们,所以到很多人手上就是clean data了.我们再次使用fastqc来进行测序数据质量查看以及结果分析. fastqc的操作: 1. FastQC使用 fastqc -f [bam | sam | fastq] -o [output] [filename1 filename2] 常用选项: -f --format:输入文件格式.[bam,sam,fastq文件格式] -o --outdir:输出文件夹指定 -t --thr…

来自英语课的一个练习: https://www.youtube.com/watch?v=ePY3uY1L0X0 next up I'd like to welcome Joshua to ten he's from the ANU College of Medicine biology and the environment and the title of his three-minute thesis presentation tonight is targeting the route o…