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来自https://spatialtranscriptomics.com/workflow/ 1. Histology 将准备好的新鲜冷冻组织切片放置于空间转录组芯片上。每个细胞中的RNA分子都包含着基因表达的信息。组织切片成像，以检索组织学信息。这样就可以看到一个细胞或一组细胞在组织中的位置。 2 阅读全文
posted @ 2021-06-27 23:27
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空间转录组测序 概述 在多细胞生物中，单个细胞的基因表达严格按特定的时间和空间顺序发生，即基因表达具有时间特异性和空间特异性。时间特异性可以通过对不同时间点的样本取材，使用单细胞转录组测序技术来解析时间维度上细胞类型和基因表达模式。空间特异性信息则相对较难获得。常规转录组测序和单细胞转录组测序都难以 阅读全文
posted @ 2021-06-27 20:36
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单细胞测序 缺失值填充技术数据校正的另一种类型是缺失值填充（也称为降噪或插补, denoising or imputation）。单细胞转录组的数据包含各种噪声。这种噪音的一个特别突出的来源是dropout。推断dropouts事件，用推断出的合适的表达值替换这些零以减少数据集中的噪声成为几种最新工 阅读全文
posted @ 2021-06-27 18:04
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单细胞测序 Trajectory analysis 轨迹推断细胞多样性不能通过离散的分类系统（例如细胞聚类）充分描述。观察到的细胞异质性发展的生物进程是一个连续过程（Tanay＆Regev，2017）。因此，为了捕获细胞身份之间的过渡状态、不同的分化分支或生物学功能的渐进式非同步变化，我们需要动态的 阅读全文
posted @ 2021-06-27 17:59
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单细胞测序 基因调控网络 Gene regulatory networks基因不是独立发挥作用的。相反，基因的表达水平是由与其他基因和小分子之间的复杂调控决定的。揭示这些调控作用是基因调控网络（GRN）推断方法的目标（SCENIC | 从单细胞数据推断基因调控网络和细胞类型）。 基因调控网络推断是基 阅读全文
posted @ 2021-06-27 17:48
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单细胞测序 rare cell 理解一个器官的发育和功能需要对组成该器官的所有细胞类型的特性有一个清晰的认识。传统发现和分离细胞亚群的方法是基于几个已知的标记基因表达出来的信使RNA或蛋白质实现的。但是对于一些罕见的细胞类型来说，鉴定出它们特定的标记基因目前仍存在很大挑战。而发现一些罕见的细胞类型， 阅读全文
posted @ 2021-06-27 17:13
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Doublets及其形成的原因单细胞测序期望每个 barcode 标签下只有一个真实的细胞，但是实际数据中会有两个或多个细胞共用一个 barcode 的情况，业内称之为 doublets 或 multiplets（后面统称为 doublets）。Doublets 形成的原因主要是高通量单细胞测序一般 阅读全文
posted @ 2021-06-27 16:04
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什么是批次效应？大型的单细胞测序项目一般都会产生许多细胞，这些样本制备过程很难保持时间一致、试剂一致，另外上机测序的时候也不一定在同一个测序仪上。 具体可以看这篇文章： https://www.nature.com/articles/nrg2825 Batch effects are sub-gro 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:59
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单细胞测序技术是指在单个细胞水平上对转录组或基因组进行扩增并测序，以检测单细胞在基因组（结构变异-Structural Variations-SVs；拷贝数变异-Copy number variants-CNVs；单核苷酸变异-Single nucleotide variants-SNVs等），转录 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:29
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单细胞测序 RNA velocity | RNA速率 RNA velocity：the time derivative of the gene expression state—can be directly estimated by distinguishing between unspliced 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:21
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单细胞测序的临床应用体外受精的胚胎测序：在把胚胎植回母体之前，先取一个细胞进行测序，确认基因正常后再植回，以保证胚胎是正常的。 新一代NITP：胎儿有核红细胞和滋养层细胞进行测序。 CTC细胞测序：癌症的血液检测，通过对血液中的肿瘤细胞进行测序，找到突变位点，有针对性进行靶向药物治疗。 肿瘤亚细胞群 阅读全文
posted @ 2021-06-27 09:25
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单细胞测序的挑战 与传统的“bulk” RNA-seq不同，单细胞RNA-seq的主要区别在于一个测序文库代表一个细胞，而不是大量的细胞（Drop-seq例外，其利用细胞UMI和分子UMI将大量细胞建成一个文库）。因此，须加倍关注单细胞测序文库之间的不同。文库间的差异性主要体现在： 扩增效率（Amp 阅读全文
posted @ 2021-06-27 09:20
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