时间序列的单细胞转录组数据分析

生物学的时间相关数据本身预测属性和商业数据相比要弱很多。一种是单一条件的纯时间序列,主要看不同基因的表达模式,根据相似的表达谱将基因归为多个类有助于找到功能相似的基因。另一种情况是含有对照和处理的时间序列,需要再考察不同条件的差异基因。 关于时间序列转录组数据分析的工具,近三年来有两篇偏综述和测评类...

单细胞拟时序分析在免疫学研究中提供了一种高效且无偏的方法，通过高通量单细胞转录组数据，揭示动态过程中的细胞演化路径。此类方法的核心是为每个细胞分配“拟时间”值，以此衡量细胞在动态过程中的位置，进而通过排序细胞，构建出细胞演变轨迹，反映细胞分化、发育等过程的连续性。单细胞拟时序分析方法分为...

单细胞转录组测序提供了一种名为“拟时序分析”的方法，可以用来研究细胞状态的转变。Monocle 是一种经典工具，用于进行此类分析。它通过算法学习细胞状态转变过程中的基因表达变化序列，从而确定细胞在轨迹中的位置。Monocle 已更新到第“3”版本，今天我们将介绍最常用的 Monocle2。关键结果解读 首先，让我...

通过共性基因，可以实现数据的整合与校正，从而减少批次效应对分析结果的影响。主成分分析：主成分分析是一种降维技术，通过提取数据中的主要成分来减少数据的复杂性。在单细胞转录组数据整合中，CCA可以帮助减少批次效应的影响，使得不同批次的数据更加可比。相互最近邻批次校正：MNN方法利用统计学原理，通过计...

CITE-seq技术，即同时测定单细胞转录本与表面蛋白表达，于2017年由纽约大学Rahul Satija教授团队首次提出。这一技术实现了单细胞维度下蛋白质信息与转录组信息的整合，有助于获得更准确的细胞异质性信息，深入分析细胞间差异，成为探索疾病治疗的有利工具。结合单细胞测序数据，CITE-seq方法可以获取更加详细的...

期刊：Annals of the rheumatic disease主要内容：通过单细胞转录组分析，发现了CXCL13、CD200和MS4A6A等只在系统性硬化病中表达的基因，并揭示了一个独特的CXCL13+ T细胞亚群在疾病中的作用。《DSTG：图卷积神经网络智能助力空间转录数据解卷积》期刊：Briefings in Bioinformatics主要内容：开发了图卷积...

如《Mapping singlecell transcriptomes in the intratumoral and associated territories of kidney cancer》一文所示，研究人员通过分析来自肾脏肿瘤患者的单细胞转录组图谱和空间转录组学数据，发现了CD8+T细胞的空间分布特征以及肿瘤细胞与IL1B+巨噬细胞的空间相关性，为肾癌的治疗提供了潜在的治疗靶点。未来...

某些特定的分析步骤或算法可能要求输入数据为密集矩阵格式。在这种情况下，即使稀疏矩阵在存储和计算上更具优势，也需要根据分析需求进行转换。总结：在单细胞转录组数据分析中，虽然稀疏矩阵具有存储效率高、计算速度快等优势，但在某些情况下仍需将其转换为密集矩阵以满足函数参数要求、工具兼容性、内存管理...

单细胞测序：在单个细胞水平上分析基因组、转录组及表观基因组。空间转录组测序：结合形态学信息，绘制细胞表达位置，提供细胞功能和组织微环境关系的详细信息。四、测序后数据分析 关注指标：reads、测序深度与覆盖度、单端测序与双端测序的区别。基因组变异类型：SNP、SNV、INDEL、CNV、SV、SD区域等。基因...

实战课程学习：通过参加实战课程，如单细胞转录组分析、全外显子测序数据分析等，将理论知识应用于实际项目中。项目经验积累：积极参与生物信息学项目，通过实际操作来巩固和提升技能。为了系统地学习和掌握这些技能，推荐关注生信技能树公众号，它提供了全方位的生信知识学习资源，包括基础知识、技巧入门和进阶...