單細(xì)胞RNA-Seq研究調(diào)節(jié)性T細(xì)胞在腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞中的分化
【圖文】:
富集分析是采用超幾何分布的方式,將基因富集在己有的通路中,探討這些逡逑基因的功能。目前已經(jīng)有許多工具可以做富集分析,比如Gene邋Set邋Enrichment逡逑Analysis(GSEA)[lu],DAVID[m_邋clusterProfiler〖113]等等。GSEA邋只針對(duì)人的基因,逡逑不能選擇其它物種做。DAVID雖然可以選擇多個(gè)物種,但是它和GSEA邋—樣,逡逑更新的速度過(guò)慢,就導(dǎo)致了很多新發(fā)現(xiàn)的通路不能被富集出。本次實(shí)驗(yàn)使用逡逑clusterProfiler做富集分析,它既可以選擇多物種注釋?zhuān)瑫r(shí)包的更新速度很快,逡逑具有注釋最新的優(yōu)點(diǎn)。做GO分析的時(shí)候,只關(guān)注生物學(xué)過(guò)程(biological邋process),逡逑使用0.05的qvalue值作為顯著性水平。對(duì)于KEGG分析,使用0.1的qvalue值逡逑作為顯著性水平。逡逑
對(duì)到基因組;5)用featureCounts軟件將reads比對(duì)到基因上;6)使用UMI-tods逡逑生成每個(gè)細(xì)胞的每個(gè)基因的表達(dá)矩陣,并將引物信息和plate邋barcode信息加入逡逑表達(dá)矩陣的列名中。MARS-Seq數(shù)據(jù)分析的流程如圖2。逡逑^3Sii3S3逡逑?邋Remove邐?邋Find邋cell邐?邋Split邋fastq邐?邋Align邋reads邐?邋Count逡逑first邋3bp邐barcode邐files邐to邋genome邐unique邋reads逡逑?邋Extract邋CB邐per邋genes逡逑and邋UMI邐!邐per邋cell逡逑l邋j邋1邐_J邐1邋j邋1邐1邐[邐?逡逑圖2邋MARS-Seq測(cè)序數(shù)據(jù)預(yù)處理逡逑Figure邋2邋Preprocessing邋of邋MARS-Seq邋fastq邋files逡逑2.3.2得到表達(dá)矩陣之后的處理逡逑2.3.2.1邋質(zhì)控逡逑得到表達(dá)矩陣之后,首先要對(duì)數(shù)據(jù)做質(zhì)控,即評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量同時(shí)去除技術(shù)誤逡逑差?梢詮囊韵氯齻(gè)方面考慮:1)統(tǒng)計(jì)每個(gè)細(xì)胞表達(dá)基因數(shù)目,,將表達(dá)量比較逡逑低的細(xì)胞去除;2)去除表達(dá)量比較極端的樣本:3)篩選有高度生物學(xué)變異的基逡逑因,具體的方法如前言所述。逡逑2.3.2.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化逡逑在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之前
【學(xué)位授予單位】:廈門(mén)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:R730.3
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本文編號(hào):2601919
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