scRNA-seq和snRNA-seq有什么区别?
1、- 基因数量与特性：scRNA-seq包含线粒体和核糖体基因，而snRNA-seq由于关注核心转录，这些基因相对较少。- 整合与分析：尽管Seurat分析流程相似，但两者的质量控制（QC）标准不同，snRNA-seq可能需要更为宽容的参数设置，以保留更多数据。
2、总结scRNA-seq与snRNA-seq的区别，scRNA-seq面临应用范围受限、容易引发细胞转录偏好和细胞类型偏好等问题，而snRNA-seq优势在于避免解离偏差和转录偏好，同时适用于冻存组织，但在分析中丢失了细胞质中的转录本信息。
3、scRNA-seq与snRNA-seq在应用场景和优势上有所不同。scRNA-seq在新鲜组织样本中表现优异，能够提供全面的基因表达图谱，适合于细胞类型多样性的研究。而snRNA-seq则在处理冷冻样本时表现出色，为单细胞技术在更广泛样本类型中的应用提供了可能性。
4、snRNA-seq可以降低细胞类型偏好性，获取更全面的细胞类型信息，发现稀有细胞类型，并避免酶消化导致的应激基因表达问题。此外，snRNA-seq保留了核内基因的异构体和可变剪接信息，提供了更多未剪接的pre-mRNA，且核提取过程能有效去除大部分碎片杂质和次生代谢产物。
浅谈组织离体时长对单细胞转录组测序的影响
单细胞测序技术的精准性要求细胞在保持活性的条件下进行，然而，一旦组织死亡，细胞的稳定性将迅速下降，对数据质量产生显著影响。每个器官对死亡后的处理时间反应各有不同：视网膜： 小鼠在死亡后15分钟内变化显著，而狒狒可能在6至24小时内出现明显变化，显示了其对死亡时间的敏感性。
通过独特的微流控技术，10X Genomics的Gel Beads表面携带数千到数万个不同的特异性核酸序列，使得每个细胞都能被精确识别并进行转录组测序，进而实现了样本与分子层面的高精度分析。
单细胞转录组测序技术涉及单细胞的分离、扩增测序和数据分析。技术流程包括梯度稀释、显微操控、激光捕获显微切割、流式细胞分选/免疫磁珠细胞分选以及微流控芯片等方法。随着技术的发展，单细胞转录组扩增技术得到了显著进步，能够将起始核酸扩增数十万倍，以满足测序需求。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)工作流程解析
数据格式：scRNA-seq原始数据通常为FASTQ或BCL格式，前者需通过FastQC进行质量控制，后者则通过cellranger的mkfastq工具处理为FASTQ，再进行质控。 数据分析：首先，通过比对软件（如STAR）将FASTQ数据与参考基因组匹配，利用GTF文件进行基因分类。
单细胞RNA测序的第一步是将样本中的细胞分离为单个细胞。这一步至关重要，确保获得的是单细胞而非细胞团块。常用的单细胞分离技术包括：流式细胞仪（FACS）：通过荧光标记将单细胞分离。微流控技术：如10x Genomics平台，利用微流体将单细胞捕获在液滴中。
生信与基因组学：单细胞RNA测序（scRNA-seq）cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现，Seurat 0。1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞（PBMC）数据集。
Scissor 的工作流程如下：它接受三个输入数据源，即单细胞表达矩阵、批量表达矩阵和目标表型。接着，该算法计算相关矩阵和细胞-细胞相似性网络，并将其与表型整合到网络正则化稀疏回归模型中，以自动选择表型差异最可靠的细胞亚群。
主要步骤包括质量检查、修剪、demultiplexing、对齐和量化。这与bulk RNA-seq类似，主要差异在demultiplexing和量化上，不同协议下操作可能有所不同。例如，ZUMIs适用于大多数基于UMI的协议，对于Smartseq2等配对端全转录本协议，数据可能已完成这些步骤，无需手动处理。
实用干货|如何开始单细胞测序数据分析
1、标准化处理是数据分析中的关键步骤，常用方法假设每个细胞具有相同的初始转录本数量，将数据标准化为每百万计数。常用工具包括Scran、seurat、SCtransform、SCnorm和BayNorm。数据归一化后，通过log（x11）变换，且在分析中通常需要通过回归移除细胞周期变异影响。数据整合与批次校正成为多数据集分析的必要步骤。
2、单细胞数据需要进行标准化处理，以适应不同类型和级别的数据变化。归一化是关键，通常包括调整总测序读取计数，按比例缩放到总体计数深度。Scran利用基于池的大小因子估计与线性回归进行数据归一化，这是除seurat使用的简单对数归一化外，最流行的方法之一。
3、第一步：亚群分类与注释。首先分亚群，通过样本比较发现新的细胞亚群或比例差异显著的亚群。接着对亚群进行细胞类型注释，结合细胞类型marker基因、细胞类型注释软件和文献数据进行综合注释。第二步：寻找疾病marker标志物。
单细胞测序科普2——单细胞转录组的数据分析流程
1、质量控制（QC）：这是首要步骤，用于剔除低质量数据和重复细胞。通过检查文库大小、基因特征数量和线粒体基因表达等指标，确保数据质量。 归一化：由于技术差异和数据稀疏性，需要对数据进行标准化处理，以克服cDNA扩增偏差和液滴空载等问题。专为单细胞RNA测序设计的归一化方法优于传统方法。
2、单细胞转录组分析流程中，单细胞分离捕获是关键第一步。接下来，进行RNA提取与反转录，将RNA转化为cDNA，为后续步骤做好准备。文库构建阶段，cDNA进行扩增与标记，以适应测序需求。测序后，数据处理与分析成为核心，包括质量控制、基因表达定量、细胞聚类等。
3、本文旨在提供单细胞转录组数据分析的概览，包括数据处理、质量控制、标准化、降维、聚类、标志基因定义和功能注释的关键步骤。通过这些方法，研究人员可以深入探索单细胞水平的基因表达模式，揭示细胞类型和状态的异质性，为细胞生物学和疾病研究提供宝贵信息。
三分钟教你如何进行单细胞测序数据分析
单细胞数据需要进行标准化处理，以适应不同类型和级别的数据变化。归一化是关键，通常包括调整总测序读取计数，按比例缩放到总体计数深度。Scran利用基于池的大小因子估计与线性回归进行数据归一化，这是除seurat使用的简单对数归一化外，最流行的方法之一。
第一步：亚群分类与注释。首先分亚群，通过样本比较发现新的细胞亚群或比例差异显著的亚群。接着对亚群进行细胞类型注释，结合细胞类型marker基因、细胞类型注释软件和文献数据进行综合注释。第二步：寻找疾病marker标志物。
质量控制（QC）：这是首要步骤，用于剔除低质量数据和重复细胞。通过检查文库大小、基因特征数量和线粒体基因表达等指标，确保数据质量。 归一化：由于技术差异和数据稀疏性，需要对数据进行标准化处理，以克服cDNA扩增偏差和液滴空载等问题。专为单细胞RNA测序设计的归一化方法优于传统方法。
标准化处理是数据分析中的关键步骤，常用方法假设每个细胞具有相同的初始转录本数量，将数据标准化为每百万计数。常用工具包括Scran、seurat、SCtransform、SCnorm和BayNorm。数据归一化后，通过log（x11）变换，且在分析中通常需要通过回归移除细胞周期变异影响。数据整合与批次校正成为多数据集分析的必要步骤。
数据格式：scRNA-seq原始数据通常为FASTQ或BCL格式，前者需通过FastQC进行质量控制，后者则通过cellranger的mkfastq工具处理为FASTQ，再进行质控。 数据分析：首先，通过比对软件（如STAR）将FASTQ数据与参考基因组匹配，利用GTF文件进行基因分类。
使用cellranger软件进行数据分析。首先，安装cellranger并下载参考基因组。参考基因组下载步骤在10x Genomics官方支持页面找到。建议使用官方提供的索引文件以避免可能的错误和节省时间。cellranger软件提供多种功能，包括：cellranger mkfastq：用于转换原始测序数据（BCL格式）为FASTQ格式。