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你所不知道的scRNA-seq数据处理方法

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细胞命运的决策是单细胞层面的过程,伴随科学进步的发展,单胞测序允许对单个细胞进行高通量分子检测,不仅在解决生物异质性方面有着强大的功能,同时在低数量的生物材料问题上?#34892;?#22810;优势

数据处理是目前单细胞测序中比较困难的一步,尤其是对没有昂贵计算基础设施的研究人员而言。然而发表在Cell SystemsIF:8.9)上的Geometric Sketching Compactly Summarizes the Single-Cell TranscriptomicLandscape scRNA-seq数据处理方面做出了新的突破。

研究背景:单细胞RNA测序(scRNA-seq)可测量数百万细胞中的基因表达,为生物学?#22270;?#30149;提供前所未有突破。然而,这些数据集对于传统分析方法而言变得太大。本文提出了新的算法——几何草图绘制,它可以?#34892;?#22320;从大量数据中采集具有代表性的子集,同时保留生物复?#26377;裕?#31361;出稀有细胞状态,并加速复杂分析,如数据集整合。 随着scRNA-seq数据量的增加,几何草图绘制越来越有用。

 

 
 

几何草图旨在从大型scRNA-seq数据集中选择一组细胞,使得该子集准确?#20174;?#23436;整的转录组异质性。此方法不是随机均匀地对细胞进行取样,而是在转录组空间上均匀取样,这样可以在最常见的细胞类型中自然地去除多余的信息,并保留原始数据集中的稀有转录组结构。其优点是在保留稀有细胞状态的同时对大量scRNA-seq数据集进行二次采样;对产生的“Sketch”加速?#21496;?#31867;,可视化?#22270;?#25104;分析;可以突出稀有细胞有助于发现罕见的炎性巨噬细胞亚型;并且Sketch可以对资源有限的实验室的单细胞测序数据提高计算效率。

 
 

 

下面部分为?#20122;?#36192;送!

贴心的小编为各位献上多种方法的优缺特点,供各位按需选择。

单细胞分离开,一共收集到以下5种方法:

6种扩增技术供小主参考:

参考:Hie Brian,Cho Hyunghoon,DeMeo Benjamin et al. Geometric Sketching Compactly Summarizes the Single-Cell Transcriptomic Landscape.[J] .Cell Syst, 2019, undefined: undefined.

 

 


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