10x genomic 平台可以一次捕获 1000~10000 个细胞，对于 v3 试剂，要求每个细胞至少测 20k reads，按照测序模式 PE150 进行计算，当捕获 5000 个细胞时，最少需要的数据量为 =5000×20000（reads）×300（bp）=30×109，即捕获 5000 个细胞时，至少要测 30G 的数据量。随着捕获细胞数的增加，测序量也是成倍增加，如何...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
随着单细胞转录技术以及分析方法的成熟，人们基于已经成熟的命令行或编程工具陆陆续续来发出了在线分析平台和界面工具（Windows版）。今天，为大家介绍几款单细胞转录组界面在线工具，以飨读者。也许您在入门单细胞的时候有思考过这个问题:我应该选择哪种技术来做呢？数据分析平台如何选择呢？是学习编程还是用在线的工具呢？单细胞转录组数据分析大套路分析点与工具实现单细胞数据分析工具列表：https://w...... 阅 读 全 部 >
在单细胞研究中，最重要的一个环节就是细胞类型注释，这是一个极其考验研究者研究背景和精力的工作，但随着单细胞的研究越来越多，可提供给我们的细胞类型的marker信息也越来越丰富，基于这些marker信息开发的细胞注释算法使得我们的细胞注释工作越来越省力，今天就跟随小编的脚步来盘点一下最常用的细胞类型注释工具吧！SingleR：最早是来自一篇肺部巨噬细胞研究的单细胞论文，这篇文章作者用...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
超越转录组：单细胞表观基因组学的价值？长期以来，研究人员一直在基于转录组数据来探索有关复杂细胞群体和过程的生物学见解。样本本身的异质性以及基因表达的细胞间差异促使科学家从批量（bulk）细胞的平均值测定转向单细胞RNA测序，以便更准确地描述复杂的生物系统。然而，单单凭借转录组的信息，也许无法讲述细胞的完整故事，科学家通常还想了解造成这些基因表达差异背后的原因 – 也就是说，从机理上解释通...阅读... 阅 读 全 部 >
一．软件介绍10X genomics 公司不仅为单细胞转录组数据分析提供了配套的 cell Ranger 软件，同时也提供了专门的分析结果查看软件-Loupe Cell Browser，该软件是一个图形界面的软件，操作非常的方便，支持 windows 和 mac 两种操作系统，下载地址如下：https://support.10xgenomics.com/single-cell-g...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
通常，运行完Cell Ranger得到的a.cloupe文件会得到所有细胞的默认分群结果。但是这些数据并没有进行严格的数据过滤，其中可能包含了很多细胞、死细胞或者状态不好细胞的信息。之前版本的loupe没有数据过滤后重聚类的功能，要实现这些数据的过滤我们一般会借助第三的分析软件比如seurat，现在10x Genomics公司已经对loupe进行了升级，升级到5.0之后只需要简单的几步操...阅读... 阅 读 全 部 >
1为什么要去死细胞10× Genomics单细胞方案要求使用具有较高活性的单细胞悬液。在实际实验中，因为样本类型和制备单细胞悬液方法的不同，容易出现单细胞悬液中死亡细胞的比例较高的情况。去除单细胞悬液中的死细胞和其他污染物对获得高质量数据是至关重要的。这是因为，死亡的细胞易裂解导致其中的RNA释放出来。这种cell-free RNA会导致检测的背景噪声，并会影响单细胞数据的质量。下文我们会...阅... 阅 读 全 部 >
（图片来源：10x Genomics官方素材，侵删）Loupe Cell Browser主要用于打开10X单细胞结果文件中的.cloupe文件，导入数据后，可捕获更多数据信息。在ATAC数据的应用主要在于：用于寻找显著peaks，区分转录因子motif，识别细胞类型，比较细胞群间染色质可接近性，以及探索细胞群内的亚群。在开始学习教程之前，相信各位小伙伴们已经下载并安装...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
新一代测序技术在爆炸式发展的同时，也衍生出许多其他技术创新。RNA深度测序(RNA-Seq)就是其中之一，这项技术使我们对细胞发育及其调控机制的理解，达到了前所未有的深度和广度。尽管研究细胞RNA并不是什么新鲜事，但RNA-Seq的出现大大拓展了转录组研究的规模，取得了累累硕果，这些是传统技术难以企及的。RNA-seq可以获得相当惊人的数据量，而这恰恰是一柄双刃剑。丰富的数据量蕴含...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
传统的全基因组关联分析，是直接阐述DNA与外在表型间的关联。但这一方法也存在一些不足。传统GWAS的不足1难以确定具体功能突变由于连锁不平衡的作用，与特点性状关联的区域往往具有较大的宽度，从而难以确定具体功能突变。如下图[1]，氯吡格雷GWAS分析的结果咋一看是个细峰，实际放大后你会发现这个峰具有1.5Mb的宽度。峰的区域内涵盖了CYP2C18- CYP2C19-CYP2C9- CYP2...阅读... 阅 读 全 部 >