Single-Cell Analysis VS Bulk Analysis
- 样本很少：早期受精卵每一个细胞都有不同的基因表达
- 稀有细胞类型：干细胞很少，不能获得其特征
- 异质性：肿瘤的亚型，发育中不同的状态
单细胞测序技术
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单细胞测序发展
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- 如何获取细胞：手工、机械化；孔板、纳米液滴、纳米孔
- 如何扩增:引物、接头
- 如何识别单细胞：cell barcode(CB)
- 如何识别转录本(一个基因有多个转录本)：unique molecular identifier(UMI)
单细胞的建库结构
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单细胞解决的生物学问题
- 同一个生物体，基因组相同，不同细胞转录组表达水平不同
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- 通过基因的表达量获取，细胞的表型，处于增值状态或者凋亡状态
- 基因之间的调控网路，转录因子表达，靶基因也表达
- 细胞之间的相互左右，免疫细胞与癌细胞通过
PD1/PDL1相互作用, 导致自身不受攻击
单细胞转录组分析流程
- 质量控制: quality control
- 标准化: normalization
- 归一化: scaling
- 选取高异质性基因: highly variable genes
- 降维-二维平面可视化: dimension reduction, PCA, tSNE, UMAP
- 分群: clustering
- 定义细胞类型: biomarker
数据库
- HUMAN CELL ATLAS
- https://www.ebi.ac.uk/gxa/sc/home
- https://tanglab.shinyapps.io/Human_Fetal_Pituitary_Endocrine_Cells/
- https://ngdc.cncb.ac.cn/bioproject/browse/PRJCA003249
分析软件
- R
- 单细胞转录组分析常用软件集合
- 单细胞转录组分析常用软件集合Github
- seurat：细胞的标准化、降维、分群
- Monocle2:拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析
- slingshot; princurve; gam
- python
- scanpy，类似seurat
- RNA Velocity:拟时间分析
- SCENIC：细胞调控网络
练习数据
- 综合数据库：https://ngdc.cncb.ac.cn/databases
- 项目数据库：https://ngdc.cncb.ac.cn/bioproject/browse/PRJCA003249
- 原始数据库：https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa/browse/CRA003091
- 表达矩阵，样品信息：https://ngdc.cncb.ac.cn/omix/
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE142653
参考
https://www.jianshu.com/p/c284eab70aee
https://blog.csdn.net/myy3075/article/details/86248939
https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6279758/