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            單細胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)分析之擬時序分析

            時間:2019-10-30    |    閱讀量:24673

            在單細胞轉(zhuǎn)錄組測序分析專題前兩期的講解中,小編已經(jīng)為大家介紹了數(shù)據(jù)的質(zhì)控、標準化和聚類,以及細胞類型的鑒定,不知道大家是否還記得這個細胞類型鑒定的圖呢?

            鑒定好細胞類型后,我們還可以對其進行一些功能性分析,如擬時序分析和SCENIC分析,對細胞的生物學意義進行一定程度上的挖掘。本期小編主要為大家介紹擬時序分析(Pseudotime Analysis)。

            1、Q & A環(huán)節(jié)

            Q1:我們?yōu)槭裁匆M行擬時序分析??

            l 機體為響應(yīng)各種應(yīng)激,其細胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”;

            l 當細胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時,往往會經(jīng)歷轉(zhuǎn)錄重組,導致一些基因被沉默,一些基因被重新激活,但純化這些瞬態(tài)細胞進行研究是很困難或不可能的;

            l ScRNA-seq擬時序分析可以讓我們在不需要純化的情況下查看這些細胞狀態(tài)。

            Q2ScRNA-seq擬時序分析是什么??

            擬時序分析,即根據(jù)不同細胞亞群基因表達量隨時間的變化情況,構(gòu)建細胞譜系發(fā)育,但這里的時間并不是真時間,而是一個虛擬的時間,是指的細胞與細胞之間的轉(zhuǎn)化和演替的順序和軌跡。

            l 即使在同一個樣本中,也會存在多種不同的細胞形態(tài)。因此,不論測定了多少樣本,我們都可以采用擬時序分析對樣本中的細胞轉(zhuǎn)化和變化進行描述。

            Q3:擬時序分析用的工具是啥?它能進行哪些分析?

            l Monocle是用于ScRNA-seq擬時序分析的經(jīng)典工具(R包),目前已更新至3版本;

            l Monocle是使用算法來學習細胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變過程中每個細胞必須經(jīng)歷的基因表達變化序列,一旦了解了基因表達變化的整體“軌跡”,Monocle就可以將每個細胞放置在軌跡中的適當位置。

            l 我們可以使用Monocle中的相關(guān)分析工具做Beam分析(Branch Expression Analysis Modeling),揭示重要的基因和細胞。

            算法參考文獻:Reversed graph embedding resolves complex single-cell trajectories.)

            2、烈冰擬時序分析工作流搭建


            3、擬時序分析結(jié)果解讀

            對于擬時序分析來說,研究某一特定細胞類型的轉(zhuǎn)化,如M1/M2型巨噬細胞極化、CD8+ T細胞激活和耗竭等等,往往具有一定的生物學意義。這里小編通過對上期T細胞進行亞群鑒定,以CD8+ T細胞亞型為例進行擬時序分析(圖1)。

            1 CD8+ T細胞亞群鑒定流程

            1)CD8+ T細胞樹形結(jié)構(gòu)軌跡

            2 CD8+ T細胞樹形結(jié)構(gòu)軌跡

            圖中每個點代表一個細胞,具有相似狀態(tài)的細胞被聚到一起,每個分支點代表一個可能的細胞生物學過程決策點(該例圖中只1個分支點)。圖2展示了CD8+ T細胞每個cluster在偽時間軸上的分布,不同顏色代表不同cluster。我們這邊通過對每個cluster進行細胞類型鑒定,初步將cluster 2/3/6鑒定為記憶T細胞,cluster 7鑒定為Na?ve T細胞。

            2)CD8+ T細胞所處分化時間軌跡

            Monocle基于離默認偽時間軸起點的遠近,將細胞排布如圖3所示。在該圖中顏色越深代表默認的起點,顏色越淺表示離偽時間軸起點越遠。注意:這邊的起點是monocle算法計算出來的,而非實際真正的起點。

            圖3 CD8+ T細胞所處分化時間的軌跡

            以該例圖為例,我們結(jié)合每個分支(共3個分支)中的cluster類群是否高表達CD8+ Na?ve T細胞相關(guān)Marker(如LEF1、SELL和CCR7等, 耗竭性T細胞相關(guān)Marker(如LAG3、HAVCR2、CD27、TIGIT等),以及細胞增殖相關(guān)Marker(MKI67、TOP2A、CCNB1等),將起始狀態(tài)鑒定為Na?ve T細胞,終末狀態(tài)為耗竭性(Cell fate 1)和增殖型(Cell fate 2T細胞。


            3)Beam分析

            確定了分化起點后,Monocle可以模擬出每個細胞所處的分化時間,并尋找隨著分化時間逐漸升高或降低的基因表達熱圖和分布圖,即Beam分析。圖4將Top200差異基因聚成4類,展示了pre-branchcell fate1cell fate2狀態(tài)分化相關(guān)的命運決定基因。圖5展示了與細胞增殖相關(guān)的基因,如MKI67TOP2A在cluster 5中高表達,提示cluster 5作為CD8+ Na?ve T細胞終末分化狀態(tài)是一種增殖型細胞(Proliferating)。除此之外,如果有特別關(guān)注的基因也可以基于關(guān)注的基因進行繪制。

            4 擬時序Beam分析基因表達熱圖

            圖5 擬時序Beam分析基因表達分布圖

            總的來說,通過對CD8+T細胞亞型進行擬時序分析得到了CD8+ T細胞的分化軌跡,進行Beam分析可以幫助得到與狀態(tài)分化相關(guān)的命運決定基因。以上,就是本期單細胞測序數(shù)據(jù)分析——擬時序分析的全部內(nèi)容,敬請期待下期SCENIC分析的精彩內(nèi)容~





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