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单细胞测序

单细胞技术拓展(FLex、微生物)

单细胞Flex结果展示

  • 1.样本tSNE/UMAP分型分析

    • 聚类分析用于识别细胞亚型,根据聚类结果,采用t-SNE/UMAP降维算法,在二维空间上展示细胞的分布情况,同一cluster的细胞用相同颜色表示。
  • 2.差异基因展示

    • 挑选每个cluster高表达基因观察其在不同cluster中的表达情况,绘制小提琴图
    • 挑选每个cluster的高表达基因进行特异标注,可获得每个差异基因在各cluster中的表达情况。
    • 将各个cluster鉴定到的top差异基因进行整体热图展示,同一个cluster内的差异基因表达量会高于其他组,热图中黄色表示高表达,紫色表示低表达。
  • 3.功能富集分析

    • GO(Gene Ontology)是描述基因功能的综合性数据库,可分为分子功能(Molecular Function),生物过程(biological process)和细胞组成(cellular component)三个部分。从GO富集分析结果中,选取最显著的Term绘制柱状图/散点图进行展示。
    • KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是整合了基因组、化学和系统功能信息的综合性数据库。从KEGG富集结果中,选取最显著的通路绘制柱状图/散点图进行展示。
    • Reactome数据库汇集了人类各项反应及生物学通路。从Reactome富集分析结果中,选取最显著的Term绘制柱状图/散点图进行展示。
  • 4.辅助细胞定义

    • 基于marker gene应用J9九游会自主开发novoalgor进行自动化的细胞定义,交付marker基因的UMAP图、小提琴图。
  • 5.细胞通讯分析

    • 采用cellphoneDB进行细胞通讯分析,可以推断不种细胞类型之间丰富的配体-受体相互作用。
  • 6.轨迹推断

    • 采用monocle2进行细胞轨迹推断分析,基于关键基因的表达模式,在拟时间中对单个细胞进行排序,模拟出细胞随拟时间发展发育过程的动态变化。将CytoTRACE和monocole2联合,自动通过CytoTRACE确定根节点,并将根节点参数传入monocole2进行分析。
  • 7.SCENIC转录因子分析

    • 采用pySCENIC可以推断不同细胞特有的调节子,并评估调节子在单个细胞中的活性,根据调节子的AUCell进行推断细胞状态;计算不同cluster的调节子特异性得分(RSS),找到cluster特异的调节子。

微生物单细胞结果展示

  • 1.数据质量展示

  • 2.降维聚类细胞分群

    • 根据每个细胞中的基因表达差异以二维UMAP图呈现,每个点代表一个细胞,距离相近的细胞基因表达相似,距离较远的细胞基因表达差异较大。根据细胞间的基因表达相似程度,将目标细胞群分为多个cluster,根据每个cluster的基因表达特点,可以对其进行注释命名。
  • 3.差异基因展示

    • 各个cluster间的基因表达差异有通过多种展现方式,下图为差异基因聚类热图的展现方式,对应横坐标为不同cluster,纵坐标为基因名称,颜色深浅代表表达量差异。
  • 4.功能富集分析(GO)

    • GO(Gene Ontology)是描述基因功能的综合性数据库,可分为分子功能(Molecular Function),生物过程(biological process)和细胞组成(cellular component)三个部分。GO富集以padj小于0.05为显著富集,从GO富集分析结果中,选取最显著的30个Term绘制散点图进行如下展示

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