单细胞转录组数据分析专题

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single cell RNA sequencing,简称scRNA_seq, 指的是针对单个细胞的RNA进行分析。传统的转录组分析其样本为多种细胞的混合物,称之为bulk RNA seq, 而scRNA则针对单个细胞进行分析,避免了细胞异质性的问题,对于肿瘤等异质性强的组织,scRNA有着巨大优势。

同时scRNA可以对细胞亚群进行划分,研究细胞谱系,进一步了解和完善细胞分化过程。目前scRNA的研究可谓是如火如荼,本文整理了scRNA数据分析的相关资料。

10X Genomics平台是目前最主流的单细胞平台,除了完整的文库制备外,还集成了对应的数据分析软件cell ranger

  • scRNA_seq:单细胞转录组测序简介

  • 使用cell ranger拆分10X单细胞转录组原始数据

  • 使用cell ranger进行单细胞转录组定量分析

  • cell ranger分析结果详细解读

  • 使用Loupe Cell Browser查看10X单细胞转录组分析结果

除了cell ranger外,还有一些下游分析的R包

  • Seurat:用于分析10X单细胞转录组数据的R包

  • 单细胞转录组中的pseudotime究竟是什么

  • 使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析

  • 使用Rtsne包进行t-SNE降维分析

  • 使用monocle包进行pseudotime分析

单细胞转录组技术在发育进化, 肿瘤等疾病的研究领域有着广泛的应用前景,以上的资料只能算是基础概念的扫盲,更多的高级分析还需要深入学习。

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  • 基因型填充前的质控条件简介

  • 使用shapeit进行单倍型分析

  • gtool:操作genotype data的利器

  • 使用IMPUTE2进行基因型填充

  • 使用Beagle进行基因型填充

  • 使用Minimac进行基因型填充

  • 使用Eagle2进行单倍型分析

  • X染色体的基因型填充

  • 文献解读|不同基因型填充软件性能的比较

  • Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库

  • Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具

  CNV分析

  • aCGH芯片简介

  • aCGH芯片分析简介

  • 基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点

  • PennCNV:利用SNP芯片检测CNV

  • DGV:人类基因组结构变异数据库

  • dbvar:染色体结构变异数据库

  • DGVa:染色体结构变异数据库

  • CNVD:疾病相关的CNV数据库

  • DECIPHER:疾病相关的CNV数据库

  • 全基因组数据CNV分析简介

  • 使用CNVnator进行CNV检测

  • 使用lumpy进行CNV检测

  • CNVnator原理简介

  • WES的CNV分析简介

  • XHMM分析原理简介

  • 使用conifer进行WES的CNV分析

  • 使用EXCAVATOR2检测WES的CNV

  • 靶向测序的CNV分析简介

  • 使用CNVkit进行CNV分析

  • DECoN:最高分辨率的CNV检测工具

  TCGA

  • TCGA数据库简介

  • 使用GDC在线查看TCGA数据

  • 使用gdc-client批量下载TCGA数据

  • 一文搞懂TCGA中的分析结果如何来

  • 通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据

  • 使用GDC API查看和下载TCGA的数据

  • 使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息

  • 使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据

  • 使用TCGAbiolinks进行生存分析

  • 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据

  • 使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析

  • Broad GDAC:TCGA数据分析中心

  • 使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据

  • UCSC  Xena:癌症基因组学数据分析平台

  • GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台

  • TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库

  • SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法

  • TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心

  • TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心

  生存分析

  • 生存分析详细解读

  • 用R语言进行KM生存分析

  • 使用OncoLnc进行TCGA生存分析

  • 用R语言进行Cox回归生存分析

  • 使用kmplot在线进行生存分析

  肿瘤数据库

  • ICGC:国际肿瘤基因组协会简介

  • HPA:人类蛋白图谱数据库

  • Oncomine:肿瘤芯片数据库

  • ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库

  • oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库

  • TSGene:肿瘤抑癌基因数据库

  • NCG:肿瘤驱动基因数据库

  • mutagene:肿瘤突变频谱数据库

  • CCLE:肿瘤细胞系百科全书

  • mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库

  • GTEx:基因型和基因表达量关联数据库

  肿瘤免疫和新抗原

  • Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介

  • TMB:肿瘤突变负荷简介

  • 肿瘤微环境:Tumor microenvironment (TME)简介

  • 肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介

  • 使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成

  • TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站

  • quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

  • The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库

  • 肿瘤新抗原简介

  • TSNAdb:肿瘤新抗原数据库

  • 使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析

  Hi-C数据分析

  • chromosome-territories:染色质疆域简介

  • chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术

  • 3C的衍生技术简介

  • 解密Hi-C数据分析中的分辨率

  • A/B compartment:染色质区室简介

  • TAD:拓扑关联结构域简介

  • chromatin loops:染色质环简介

  • Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器

  • 使用HiCUP进行Hi-C数据预处理

  • Juicer:Hi-C数据处理分析的利器

  • Juicer软件的安装详解

  • Juicebox:Hi-C数据可视化利器

  • Juicer实战详解

  • HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件

  • HiC-Pro实战详解

  • 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具

  • HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具

  • 3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库

  • 3DIV:染色质空间互作数据库

  • 4DGenome:染色质相互作用数据库

  • 4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目

  • 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库

  • iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用

  • 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据

  • HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用

  • Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器

  • 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性

  • 使用TADbit识别拓扑关联结构域

  • 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据

  • hi-c辅助基因组组装简介

  • 文献解读|使用hi-C数据辅助埃及伊蚊基因组的组装

  chip_seq数据分析

  • Chip-seq简介

  • chip_seq质量评估之计算样本间的相关性

  • chip_seq质量评估之查看抗体富集效果

  • chip_seq质量评估之PCA分析

  • chip_seq质量评估之coverage分析

  • chip_seq质量评估之FRiP Score

  • chip_seq质量评估之cross correlation

  • chip_seq质量评估之文库复杂度

  • depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别

  • bigwig归一化方式详解

  • 使用igvtools可视化测序深度分布

  • 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据

  • 使用deeptools查看reads分布特征

  • 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析

  • blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单

  • MACS:使用最广泛的peak calling软件之一

  • MACS2 peak calling实战

  • 使用SICER进行peak calling

  • 使用HOMER进行peak calling

  • peak注释信息揭秘

  • PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具

  • 使用UPORA对peak进行注释

  • 使用GREAT对peak进行功能注释

  • annoPeakR:一个peak注释的在线工具

  • 使用ChIPpeakAnno进行peak注释

  • 使用ChIPseeker进行peak注释

  • 使用PeakAnalyzer进行peak注释

  • 使用homer进行peak注释

  • 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因

  motif

  • 关于motif你需要知道的事

  • 详解motif的PFM矩阵

  • 详解motif的PWM矩阵

  • 使用WebLogo可视化motif

  • 使用seqLogo可视化motif

  • 使用ggseqlogo可视化motif

  • MEME:motif分析的综合性工具

  • 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

  • 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

  • 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

  chip_seq数据库

  • ENCODE project项目简介

  • FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库

  • ReMap:人类Chip-seq数据大全

  • IHEC:国际人类表观基因组学联盟

  • Epifactors:表观因子数据库

  • GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库

  • ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

  • Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库

  • chipBase:转录因子调控网络数据

  • unibind:human转录因子结合位点数据库

  • chip_seq在增强子研究中的应用

  • DENdb:human增强子数据库

  • VISTA:人和小鼠的增强子数据库

  • EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库

  • FANTOM5:人类增强子数据库

  • TiED:人类组织特异性增强子数据库

  • HEDD:增强子疾病相关数据库

  • HACER:human增强子数据库

  • SEdb:超级增强子数据库简介

  • dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库

  • dbCoRC:核心转录因子数据库

  • 使用ROSE鉴定超级增强子

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