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

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

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

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

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

解读生命密码的基本手段 ——DNA测序技术的前世今生 任鲁风  于军 (中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京基因组研究所) DNA(脱氧核糖核酸)和RNA(核糖核酸)是生命体的两种最基本组成物质,其序列的组成和变化造就了形形色色的生命世界.这两种承担了生命体遗传信息载体功能的物质,一方面在生命的不断繁衍中保持了各个物种的独特面目,另一方面又通过不断的演变改变着自身性状,同时又影响着与之相关的物种,这一规律在生命科学领域被归纳为“中心法则”.笼统而言,几乎全部的生命现象均来源于A.T.C.G

基因组所三代单分子测序PacBio完成技术升级—超长读长助力基因组学研究 2015-09-23 | 作者:所级中心基因组平台 张兵 [关闭] 近日,基因组所所级中心基因组平台三代单分子实时测序PacBio完成技术升级优化,实现了数据产量和读长的双重提升,一个SMRT Cell芯片可产出高达1Gb数据, reads平均长度达到14kb,N50超过19kb,为基因组学相关研究提供了有力支撑. PacBio 测序read和subread长度分布 利用三代单分子实时测序仪PacBio系统,平台提供的技术

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

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

单位: 上海中医药大学 蚌埠医学院 上海交通大学附属第六人民医院 夏威夷大学癌症中心 第二军医大学 技术:非靶向代谢组学,16S rRNA测序技术 一. 概述: 本研究对小鼠进行高脂饮食,根据体重增长率将其分为易胖类小鼠(OP)和不易胖小鼠(OR).通过气相质谱对其血浆代谢物进行分析,同时利用16S rRNA测序的方法对其肠道微生物进行测序分析.在Con,OP,OR共鉴定到60种差异代谢物,其中27种是OP相关的.这些差异代谢物重要集中于糖酵解.脂质和氨基酸代谢.TCA循环等.在肠道研究中,OP

之前我有过一篇16s基本概念和数据分析的文章.16S 基础知识.分析工具和分析流程详解 可以分成两部分,生物层面和技术层面. 生物层面: 1. 肠道微生物里面包含了哪些微生物?显然包含了所有层面的微生物:细菌.古细菌和真菌. 2. 肠道微生物是如何从母体遗传向下一代的?成熟的肠道微生物群体是如何逐步形成的?环境因素占比多少? 3. 肠道微生物是通过什么来影响疾病的? 4. 目前常见的肠道微生物层面的治疗方案有哪些?疗效如何?哪些病是纯粹由肠道微生物引起的? 技术层面: 1. 什么是16s测序.宏

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

北京时间2022年3月22日凌晨,<Nature>期刊在线刊登了由中国科学院广州生物医学与健康研究所等单位牵头,深圳市易基因科技有限公司.中国科学技术大学等单位参与,应用人多能干细胞向胚胎8细胞状态人工诱导的科研成果.深圳市易基因科技有限公司运用简化基因组甲基化测序.单细胞和微量细胞基因组DNA甲基化测序等技术,完成了研究中不同人工干预及细胞状态下的基因组DNA甲基化的时空动态变化. 图源Nature官网 论文中,研究者设计了一种非转基因.快速.可控的"细胞重编程"方法,将

北京时间2022年3月22日凌晨,<Nature>期刊在线刊登了由中国科学院广州生物医学与健康研究所等单位牵头,深圳市易基因科技有限公司.中国科学技术大学等单位参与,应用人多能干细胞向胚胎8细胞状态人工诱导的科研成果.深圳市易基因科技有限公司运用简化基因组甲基化测序.单细胞和微量细胞基因组DNA甲基化测序等技术,完成了研究中不同人工干预及细胞状态下的基因组DNA甲基化的时空动态变化. 图源Nature官网 论文中,研究者设计了一种非转基因.快速.可控的"细胞重编程"方法,将

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

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

如何在转录水平分类所有RNA分子?可以罗列所有的可能性.技术策略和终极目标. 可能性:见纸 技术策略:RNA单细胞直测技术 终极目标:单细胞水平RNA直测技术决定新的人类RNA组和人类表观组学两个核心计划的启动 具体而言是建立细胞RNA组(实现免扩增和全部RNA的定量).建立单细胞RNA组(逾两百种人类细胞 )和人类细胞异质化RNA组(生理+病理状态)

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