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单细胞转录组测序

1 单细胞转录组测序概述 1.1 单细胞转录组测序的定义和原理 1.2 单细胞转录组测序的应用领域 1.3 单细胞转录组测序的优势和挑战 2 单细胞分离技术 2.1 流式细胞术 2.2 微流控技术 2.3 激光捕获显微切割技术 2.4 其他单细胞分离技术 3 单细胞RNA测序技术 3.1 SMART-seq技术 3.2 Drop-seq技术 3.3 MARS-seq技术 3.4 其他单细胞RNA测序技术 4 单细胞数据处理流程 4.1 单细胞数据质量控制 4.2 转录本比对与定量 4.3 细胞质性过滤 4.4 单细胞数据标准化与归一化 4.5 分析差异表达基因 5 单细胞聚类分析 5.1 单细胞基于距离的聚类方法 5.2 单细胞基于密度的聚类方法 5.3 单细胞基于模型的聚类方法 5.4 单细胞聚类结果评估与可视化 6 单细胞轨迹分析 6.1 基于伪时间推移的轨迹构建 6.2 Monocle算法 6.3 Wanderlust算法 6.4 SCUBA算法 7 单细胞功能注释与通路富集分析 7.1 GO功能注释 7.2 KEGG通路富集分析 7.3 Reactome通路富集分析 8 单细胞数据分析工具介绍 8.1 Seurat 8.2 Scanpy 9 单细胞转录组测序案例分析 9.1 单细胞转录组测序在神经科学应用案例 9.2 单细胞转录组测序在癌症研究应用案例 9.3 单细胞转录组测序在免疫学应用案例 10 单细胞转录组测序未来发展趋势 10.1 单细胞转录组测序技术创新方向 10.2 单细胞转录组测序应用领域拓展 10.3 单细胞转录组测序数据共享与整合
首页 教程 单细胞转录组测序 单细胞转录组测序概述
单细胞转录组测序是一种高通量的分子生物学技术,通过该技术可以获取每个细胞内的基因表达情况。传统的转录组测序通常是基于大量细胞的混合样本,无法揭示细胞间的异质性。而单细胞转录组测序则能提供更加精细的信息,让我们得以了解每个细胞的独特基因表达特征。 这项技术主要包括以下几个步骤:首先,将组织或器官中的细胞分离出来;然后,使用微流控技术或其他方法将单个细胞进行捕获和标记;接着,对每个细胞进行逆转录和扩增,得到cDNA文库;最后,利用高通量测序技术对这些cDNA文库进行测序。 通过对单细胞转录组数据的分析,科学家们可以研究细胞分化、发育、疾病发生等过程中的细胞状态变化,揭示细胞群体内部的异质性和复杂性。此外,单细胞转录组测序还在肿瘤学、免疫学、神经科学等领域有着广泛的应用前景。

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