随着分子测序工具和技术的迅速发展，肠道微生物组在人类微生物组的研究过程中取得了长足的进步。这些发现揭示了在重组和改革疾病病理与药物方面有着非凡未来的可能性。

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(!

染色质免疫沉淀、DNase-I超敏反应和转座酶可及性分析结合高通量测序，使染色质动力学、转录因子结合和基因调控的全基因组研究成为可能。

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，

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。

Nature|空间基因组学描绘癌症克隆的结构、性质和进化（2）原创图灵基因图灵基因2022-12-0109:19发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术一种新的空间技术，碱基特异性原位测序（BaSISS

目前，国内对于单细胞测序分析的教程五花八门，百花齐放，一个合适且准确的pipeline对于分析是很有价值的。

由于单细胞测序技术的限制，我们在样本中获得RNA的时候，经过了分子捕获，逆转录还有测序。

前言提到，在过去两天的教程中，我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。

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。

官网bcbio-nextgen：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符

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。

,andTPMRNA-seq标准我们过去使用RPKM(ReadsPerKilobaseMillion)或FPKM(FragmentsPerKilobaseMillion)这些均一化的read计数如下:测序仪深度

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。

比较基因组学在微生物领域的应用基因组测序在细菌基因组中的应用基因组测序在真菌基因组中的应用宏基因组研究内容：1.研究环境样本中微生物的构成与丰度；2.研究环境样本中的功能基因信息及丰度；3.研究不同环境样本间细菌群落

新手小白求问一个fasta文件里面包含很多序列有什么办法能够把TTA开头的提取出来，ATGG开头的提取出来，如图一。关于序列比对的问题求助序列比对完之后可视化方法，比如300多条序列有同样的突变或者缺失规律，该怎样用一条序列或其他可视化方法表示出来。图一

单细胞分析的经典包——Seurat包有自己的官方教程，跟着教程过一遍可以get大致过程（https://satijalab.org/seurat/archive/v3.1/pbmc3k_tutorial.html）在我看来最难的部分其实是第一步的数据准备阶段，如果GEO数据库可以下载到标准的10X数据（包含三个文件（barcodes.tsv/genes.tsv/matrix.mtx）），那直接用S

CellRepMet|基因筛查的通用工具箱STAMPScreen原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学技术基因工程领域积累了一个巨大的工具箱：海量在线数据集、基因编辑工具和快速廉价的基因组测序

03、测序数据批量比对到参考基因组建立索引：cd/home/ngs/Pipeline/WES/database/gatk/hg38gzip-dHomo_sapiens_assembly38.fasta.gzmkdirindex

CancerDiscov|8万个单细胞测序揭示肿瘤浸润淋巴细胞分化动态原创huacishu图灵基因2022-07-2811:47发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=38.272

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。

贺建奎，原南方科技大学副教授，毕业于美国斯坦福大学，拥有多学科交叉的背景，并在基因测序仪研究，CRISPR基因编辑，生物信息学等多个领域取得研究突破。

参考：生物信息学100个基础问题——第1~5题答案公布-知乎(zhihu.com)掌握FASTQ格式特点第2行就是测序得到的序列信息，一般用ATCGN来表示，其中N用于荧光信号干扰无法判断到底是哪个碱基时的代表符号

将二代测序短reads比对到参考基因组上，并进行排序和去重复的等处理，用于后续的变异检测。

“高通量测序”这词我想大部分人都不会感到陌生，因为现如今它算得上是一个比较热门的领域，但是您又知道多少关于高通量的知识呢？接下来小编来聊聊它的前世以及今生，带您走进高通量测序的世界。

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

简要我们提出了一种利用深度测序数据进行无对照拷贝数

1.介绍与链特异性测序相对的是传统的非链特异性文库。通过链特异性测序，我们可以清楚的知道得到的reads跟转录本是同向的还是反向的。其中常见的链特异性测序的方法是dUTP方法。

从未吸烟者肺癌的基因组学和进化分类(二)原创楠烟不可言图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学机制撰文：楠烟不可言IF=38.33推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：本文对232份从不吸烟者的肺癌(LCINS)样本的进行了全基因组测序

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

1.基因组组装的流程基因组组装的大概流程如下：(1)测序得到rawreads序列。(2)Reads质量评估。(3)原始reads质控。(4)选择合适的参数进行组装。

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

而低丰度的突变会受到PCR错误、测序错误、DNA损伤的影响，带来很多

随着新一代测序技术的不断推广，每年都产生

上期介绍了《一篇医学微生物组16S测序文章必备的五个内容|微生物专题》，接下来我们逐一介绍这些必备内容需要用哪些图片来直观呈现，以及这些图片的含义。

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。

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。