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

总是跑数据,却对数据一无所知,这说不过去吧. 看几篇文章吧 Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses(只讲二代) Assembly of large genomes using second-generation sequencing(参考文献) Identification of optimum sequencing depth especially for de novo genome asse

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

最近接触的数据都是靶向测序,或者全外测序的数据.对数据的覆盖深度及靶向捕获效率的评估成为了数据质量监控中必不可少的一环. 以前都是用samtools depth 算出单碱基的深度后,用perl来进行深度及捕获效率的计算.今天无意中看到了bamdst(https://github.com/shiquan/bamdst)这个软件,用起来也很方便,参考GitHub,在此记录使用方法. 下载并安装:下载安装包并解压后, cd ./bamdst-master make 安装好后,需要准备.bed文件及.b

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

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-

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

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

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

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

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据

可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你

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

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

操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

比对 The raw Drop-seq data was processed with the standard pipeline (Drop-seq tools version 1.12 from McCarroll laboratory). Reads were aligned to the ENSEMBL release 84Mus musculusgenome. 10x Genomics data was processed using the same pipeline as for