在发育过程中，细胞会对刺激做出反应，在整个生命过程中，从一种功能性“状态”转变为另一种功能性“状态”。处于不同状态的细胞表达的基因不同，产生蛋白质和代谢物的动态重复序列，从而完成它们的工作。当细胞在不同状态间转变时，会经历转录重组的过程，其中一些基因被沉默，而另一些基因被激活。这些瞬时状态通常难以表征，因为在更稳定状态之间纯化细胞是困难或不可能的。单细胞RNA-Seq可以使您在不需要纯化细胞的情况

按照转录组筛选的5个最明显的差异基因只有2个与qRT-PCR结果一致？

空间转录组（SpatialTranscriptomics）是测量完整组织切片的总mRNA，将总mRNA的空间信息与形态学内容相结合，并绘制所有基因表达发生的位置，获得生物过程复杂而完整的基因表达图谱。

[精读]一篇单细胞转录组测序分析的文章：Single-cellTranscriptomicLandscapeofNucleatedCellsinUmbilicalCordBlood[泛读]一篇生统分析脐带血的血常规数据的文章

在这里，我们使用空间转录组技术获得了疾病过程中小鼠脊髓的基因表达测量，以及ALS患者的死后组织，以表征ALS的潜在分子机制。我们识别通路动力学，区分小胶质细胞和星形胶质细胞群体在早期时间

本文是参考学习单细胞转录组基础分析六：伪时间分析的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。

在scRNA-seq中一个主要的挑战即为“dropout”事件，它扭曲了基因表达，显著影响了单细胞转录组的下游分析。

最近在看ceRNA的时候看到了一个宝藏R包，写包简化了芯片数据下游分析之后，我正想着写转录组下游分析的简化版，就看到了它。用起来~0.R包和数据准备if(!

因为课题需要，我们在前期组装了一个基因组并进行了注释，但是存在两个问题，一个是没有考虑可变剪切，另一个是注释的基因并不准确，三代转录组的广泛普及对于基因研究提供了很大的便利，通过三代转录本比对到基因组，

原标题：一个生信素人的上道经验分享-转录组测序(差异分析篇)转录组测序技术(RNA-seq)作为目前二代测序领域最普遍的技术手段，自从转录组测序问世以来，已经开发了数百种分析工具。

关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实

Python转录组学分析框架：Omicverse的安装教程OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么

这一篇我们回顾一下10X空间转录组的分析软件----Giotto，文章在Giotto,atoolboxforintegrativeanalysisandvisualizationofspatialexpressiondata

开工第一天，开年红包到手，不知道大家工作的怎么样呢？？这一篇我们来汇总单细胞数据的通讯分析，参考文章在Identify,quantifyandcharacterizecellularcommunicationfromsingle-cellRNAsequencingdatawithscSeqComm，开年了，新的开始，我们来汇总一下细胞通讯2种主要的信号机制anintercellularsignal

作者：童蒙编辑：amethyst引言随着技术的进步，测序成本的降低，单细胞转录组的数据呈指数级的爆发。

一、导读细胞壁多糖在重金属结合方面起着至关重要的作用，这有助于植物体内重金属的解毒。然而，目前有关于钒（V）与植物根系细胞壁结合的分子机制的研究目前还没有，尤其是有关于对水稻（OryzasativaL.）的研究。本研究以两个不同V耐受程度的水稻品种为研究对象，探究了不同V浓度对V的亚细胞分布的影响，揭示了细胞壁多糖对V暴露的调控机制。结果表明，水稻根系抑制了V的向上迁移，V在根系细胞壁中的积累量达

目录0参考文献1模型特色2算法解析2.1模型概述2.2获得隐空间表示2.3获得细胞类型比例2.4处理批次效应0参考文献STitch3D原论文：Constructionofa3Dwholeorganismspatialatlasbyjointmodellingofmultiplesliceswithdeepneuralnetworks1模型特色生物体器官具有复杂的三维结构，生理过程的进行也很少在二维

“空间转录组测序主要包括5个步骤，我们着重下游分析部分：空转数据分析和可视化。

2811:47发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=38.272推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1、作者分析了来自57个PDAC、22个正常样本的80000个T细胞，并使用单细胞转录组学和

这一篇我们简单回顾10X空间转录组的分析思路和过程，上一篇说到，ST需要对基因表达、空间位置和组织学信息进行更全面和综合的考虑，所以难度上，比单细胞需要更高，对人的

在这个教程中，我们将展示如何应用组织结构的细胞分割算法Cellpose（包含在squidpy.im.segment)进行空间转录组数据图像的细胞核分割。

自2010年以来，单细胞转录组文章数量呈指数级增长。这种增长导致了对交互式工具的需求，这些工具让科研人员在与合作者更深入地进行计算分析之前，能够在高水平上探索和理解这些复杂的数据集。

今天继续搬砖主要学习了一下内容：单细胞转录组学习笔记-5-熟悉文献作者提供的两个表达矩阵-https://www.jianshu.com/p/33a7eb26bd31单细胞转录组学习笔记-6-得到表达矩阵后看内部异质性

热应激(Heatstress,HS)严重影响母猪泌乳性能，然而，关于HS通过下丘脑-垂体-乳腺轴(HPMA)影响雌性动物泌乳性能的机制，信息有限。长链非编码RNA(Longnon-codingRNAs,lncRNAs)在转录和转录后调控中发挥重要作用。但是，lncRNA在母猪下丘脑-垂体-乳腺轴上表达影响泌乳性能的机制尚不清楚。因此，本研究对热应激和热舒适条件下哺乳母猪的下丘脑、垂体和乳腺组织进行

01代谢组+转录组+单细胞转录组揭示肠道菌群代谢衍生物的抗肿瘤免疫反应肠道微生物可以调控固有免疫和适应性免疫应答，参与免疫检查点阻断治疗，但其影响肿瘤生长的机制仍不清楚，胰腺导管腺癌(PDAC)临床特征发现其具有显著的免疫浸润

最近做了天然胸腺单细胞测序结果的分析，我在GEO数据库中下载了10个样本（GSE182135），完整的的代码如下，做一个记录，还在摸索阶段，如果有不对的地方也请大佬们指正。后续想再写一下每个步骤的知识点，也有助于自己的学习梳理。1.首先将十个样本的测序数据下载到本地。过滤后合并#GEO:GSE182135,10个样本合并library("scde")library("DEsingle")libra

scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/spatial/basic-analysis.html【注意教程有两个版本，这里是latest版本的学习笔记】这篇教程主要介绍怎么使用scanppy进行空间转录组数据分析

现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。

尽管目前已测序的物种已经很多了，但是对于一些动辄几个G的复杂基因组，还没有某个课题组有那么大的经费去测序，所以仍旧缺少高质量的完整基因组，那么这个时候一个高质量的转录组还是能够凑合用的。

正好前段时间刚做过单细胞转录组分析，今天就给大家介绍一下常用工具Seurat的用法。

1.Seurat包的安装及数据的准备1.1加载需要的包和数据if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("Seurat")library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-d

3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，欢迎有需要的朋友！

image.png什么是condaconda：开源包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。系统：适用Linux，OSX和Windows。For：为Python程序创建的，但可以打包和分发任何软件。【生物信息学频道bioconda】Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量

借助16S扩增子、宏基因组、转录组等生物学技术，我们一起来探究在太空环境下，微生物所发生的变化。航天飞行期间，小鼠肠道微生物和宿主代谢的变化[1]肠道微生物通

39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)中提到了较多堆积柱状图的

转录组测序数据中，经常会出现Q30或Phred值，它们究竟是什么含义？Q30表示一个碱基的质量值，也表示该碱基错误率百分比。Q30指碱基质量值为30，错误率为0.1%，正确率为99.99%。

前沿分子生物学机制撰文：楠烟不可言IF=53.242推荐度：⭐⭐⭐⭐亮点：这篇文章介绍了诱导多能干细胞(iPSC)存在线粒体单核苷酸变异(mtSNV)，近年来的单细胞分析表明，相同的诱导多能干细胞单个细胞之间的转录组存在差异

空间转录组学是一个迅速发展的领域，有望以单细胞或亚细胞分辨率全面表征组织结构。

Seurat单细胞转录组测序数据分析教程（二）——python(scanpy)文章参考至scanpy官网，做了一个更详细的解读。

hello，今天我们分享一个简单的，将最近流行的细胞通讯分析软件整合在一起，分析我们的单细胞数据，直接看看代码部分注意一个名词，cell-cellcommunication(CCC)，细胞通讯的软件方法很多了，thesemethodsandresourcesareusuallyinafixedcombinationofatoolanditscorrespondingresource,butinpr

首先，要准备好要分析的转录组数据。

我想完善一下，会使用Linux，会使用R语言，学了转录组分析的流程和

http://blog.genesino.com/2018/03/ampliconseqsumamry/从2017年11月份到2018年3月份，共进行了5次培训研讨活动，内容依次为转录组高级分析、生物信息作图系列

近些年，转录组测序凭借其周期短，价格低，普适性高等优势，备受科研人员的青睐。

HighlightsIntegratedanalysisprovidesinsightintothemolecularclassificationinNKTCLEBVlyticgenesplayanimportantroleonNKTCLpathogenesisGenomicalteration-basedmolecularsubtypesassociatewithclinicaloutcomes

B站：RNA-seq转录组数据分析入门实战1linux常用命令touchtext.txt#新建文件rm-rf/var/log/httpd/access#将会删除/var/log/httpd/access

细胞级表达图谱匹配测序和病理图像，发现更多结构细节原创骄阳似我图灵基因2022-08-2513:19发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术撰文：骄阳似我IF：47.99推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：①空间分辨转录组学

hello，大家好，礼拜天了，明天又要上班了，但是很想写一点东西，留下点足迹，但是又不想太动脑子，所以分享一篇代码文，分享给大家，单细胞转录组和ATAC的联合分析。

RNA-seq(5):序列比对：Hisat2人类基因组hg19、hg38构建bwa索引生物信息学习——bowtie2使用手册bwabowtie2salmonsubreadhisat2建索引和比对史上最快的转录组流程