單細胞分析FAQ彙總

• • 10X空間轉錄組和10X單細胞資料聯合分析方法彙總

  10X Genomics提供的空間轉錄組資料和單細胞資料聯合分析主要涉及以下幾種主流方法： 1.共表達分析: 使用共表達網路分析（WGCNA）或其他相關性分析方法，識別在不同細胞型別或組織區域中共同表達的基因。 2.空間對映和細胞型別註釋: 使用單細胞資料對空間轉錄組資料中的細胞進行型別

• • 完整的單細胞分析通用流程——質控

  單細胞分析是指從單個細胞層面對基因表達、蛋白質活動或其他生物分子進行研究的技術。這種分析方法可以揭示細胞異質性和個體細胞之間的細微差異。單細胞分析的一般流程如下。 1.樣本準備： 首先要透過組織解離或流式細胞分選等方法獲取單細胞懸液。 2.單細胞捕獲與逆轉錄： 使用微流控晶片、熒光啟用細

• • 單細胞多資料整合

  "單細胞多資料整合"（single-cell multi-omics integration）指的是在單個細胞層面上，將來自不同分子層次（如基因組、轉錄組、蛋白質組等）的多種資料進行整合分析的過程。這種整合方法使研究者能夠更加深入地理解細胞在不同分子層面上的複雜相互作用，以及這些相互作用如何

• • 如何提取ATAC-seq資料的差異peaks?(DiffBind包的使用)

  使用DiffBind包提取ATAC-seq資料中的差異peaks主要包括以下幾個步驟： 1.準備輸入資料： 首先，需要準備ATAC-seq資料，這通常是peak呼叫軟體（如MACS2）產生的peak檔案。對於多個樣本，你需要為每個樣本準備一個peak檔案。 2.建立樣本表： 在DiffB

• • 非負矩陣分解(NMF)應用於scRNAseq的細胞分群

  非負矩陣分解（Non-negative Matrix Factorization，簡稱NMF）是一種矩陣分解技術，用於將資料矩陣分解為兩個或多個較小矩陣的乘積，這些較小矩陣的元素都是非負的。NMF特別適用於資料探勘和特徵提取，因為它能夠保留資料的結構和解釋性。 scRNA-seq資料通常由

• • ATAC-seq測序原理(染色質可及性)

  ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）是一種用於研究染色質開放區域（即易於轉錄因子和其他蛋白質結合的DNA區域）的技術。ATAC-seq利用一個被稱為Tn5轉座酶的蛋白質將測序接頭插入到活躍的

• • 單細胞測序用途是什麼？單細胞測序和基因測序有什麼區別？

  單細胞測序是一種新興的高通量測序技術，它可以對單個細胞的基因組、轉錄組或表觀組進行全面的分析。單細胞測序的主要用途包括以下幾個方面： 1.發現和鑑定細胞型別： 透過單細胞測序，可以對組織或器官中的細胞進行分類和鑑定，從而揭示細胞型別的多樣性和功能。 2.揭示細胞發育和分化過程： 單細胞測

• • 單細胞測序single-cell sequencing資料應該如何分析？

  在進行單細胞測序資料分析時，通常需要經過以下幾個步驟： 1.資料預處理 質量控制：檢查測序資料的質量，去除低質量的reads。 降噪：去除測序資料中的噪音，例如測序錯誤或PCR擴增引入的假陽性。 對齊：將測序reads與參考基因組或轉錄組進行比對，以確定每個reads的來源。 特徵提取：從

• • 單細胞測序分析的軟體有什麼？

  關於單細胞測序分析的軟體，有許多不同的工具和演算法可供選擇。這些軟體可以幫助我們對單個細胞的基因表達進行分析，從而揭示細胞型別、功能和相互作用等資訊。以下是一些常用的單細胞測序分析軟體及其功能： 1.Seurat： Seurat 是一個廣泛使用的單細胞RNA測序分析軟體，它提供了一系列功能

• • 單細胞測序分析的知識？

  單細胞測序（single-cell sequencing）是一種先進的基因組學技術，它允許科學家分析單個細胞的基因表達情況，而不是像傳統方法那樣分析許多細胞的混合樣本。這種技術對於理解細胞間的差異、揭示組織的細胞異質性以及研究發育生物學、腫瘤學和免疫學等多個領域都具有重要意義。 一、技術原