Single-Cell-Transkriptomik-Analyse
Single-cell Transcriptomics
Für Single-Cell-Transkriptomdaten von Plattformen wie 10x Genomics Aufbau einer vollständigen Analysepipeline von Rohdaten bis biologischen Erkenntnissen, inklusive Qualitätskontrolle, Batch-Korrektur, Dimensionsreduktion, Zelltyp-Annotation, differentieller Expression, Pseudotime-Trajektorieninferenz und Zell-zu-Zell-Kommunikationsanalyse.
Anwendungsszenarien
- Aufbau Tumor-Mikroumgebungs-Zellatlas
- Immunzell-Entwicklungs- und Differenzierungsforschung
- Arzneimittelantwort-Zellsubpopulation-Identifikation
- Organentwicklung und regenerative Medizin
Dateneingaben
- 10x Genomics scRNA-seq Fastq-Daten
- Sample-Gruppierungsinformationen (Behandlung/Kontrolle, Zeitreihen usw.)
- Bekannte Marker-Gen-Liste (optional)
Ausgaben
- UMAP / t-SNE Dimensionsreduktions-Visualisierung
- Zellsubpopulation-Annotation und Proportionsstatistik
- Marker-Gen-Expressions-Heatmaps und Violinplots
- Pseudotime-Trajektorie und Verzweigungswahrscheinlichkeiten
- Zellkommunikationsnetzwerke (Ligand-Rezeptor-Paare)
Analyse-Workflow
Cell Ranger
Alignment, Quantifizierung, Feature-Barcode-Matrix-Generierung
QC & Filtering
Doublet-Entfernung, mitochondriale Ratio-Filterung, Genzahl-Filterung
Normalization
LogNorm / SCTransform Normalisierung
Integration
Harmony / Seurat CCA Batch-Korrektur
Clustering
PCA → UMAP / t-SNE → Louvain/Leiden Clustering
Annotation
Automatisierte Annotation + manuelle Marker-Gen-Validierung
Downstream
Differentielle Expression, Trajektorieninferenz, Zellkommunikation, Visualisierung
Verwandte Fälle
Single-Cell-Transkriptomik-Analyse
Aufbau einer integrierten scRNA-seq- und scATAC-seq-Multi-Omics-Pipeline für großvolumige Immunzelldaten, Konstruktion regulatorischer Netzwerke und Identifikation zellularer Subpopulationen und Regulationsmechanismen.
Liefergegenstände
- Single-Cell-Integrationsanalyse-Pipeline
- Zellsubpopulation-Annotation & Marker
- Regulatorisches Netzwerkmodell
- Visualisierungsbericht