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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RNA测序技术
单细胞RNA测序技术是一种新型的高通量测序技术,它能够对单个细胞内的mRNA进行测序和定量分析。传统的RNA测序技术需要大量细胞进行混合后进行测序,这会导致细胞间的异质性被平均化,从而掩盖了单个细胞的真实状态。 而单细胞RNA测序技术则通过将每个细胞单独分离、标记和测序,实现了对单个细胞内基因表达情况的精细刻画。这种技术可以用于研究不同类型的细胞之间的差异,以及同一类型细胞内部的异质性等问题。 单细胞RNA测序技术主要包括以下几个步骤: 1. 细胞分离:使用流式细胞术或其他方法将单个细胞从组织或细胞群体中分离出来。 2. mRNA捕获:将每个细胞中的mRNA捕获到特定的探针上,以便后续的测序操作。 3. cDNA合成:将捕获到的mRNA反转录成cDNA,以备后续的扩增和测序操作。 4. 序列扩增:对每个细胞的cDNA进行PCR扩增,使其达到足够高的浓度以进行测序。 5. 测序:使用高通量测序仪对每个细胞的cDNA进行测序,并对测序结果进行数据分析。 单细胞RNA测序技术的应用领域非常广泛,包括癌症研究、免疫学、神经科学、发育生物学等多个领域。

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