邀您體驗CLC單細胞數據分析模塊

2021-02-21 凱傑生命科學

單細胞測序技術作為一種高解析度的技術，可以在單細胞水平快速構建組織或器官的分子圖譜，了解基因調控機制，從而探索早期胚胎發育、組織及器官形成、免疫機制和腫瘤發生等分子機理。當然，對於高噪音、高維度的單細胞測序數據，同樣需要特定的分析流程進行處理。單細胞分析流程通常包括：原始數據的質控、序列的比對、Barcode拆分和UMI處理、表達矩陣構建、細胞質控、批次效應矯正、細胞分群和差異表達基因計算等。

為了幫助科學家快速搭建單細胞數據分析流程，CLC Genomics Workbench v21版本推出了基於可視化操作界面的單細胞分析流程：

支持不同數據格式：Fastq、10X HDF5、Loom、Expression Matrix、Cell Cluster等

均一化和批次效應處理：基於sctransform算法進行均一化處理

數據降維：支持UMAP/t-SNE進行數據降維

細胞類型注釋：基於training dataset 進行自動化細胞類型注釋

差異表達基因：計算任意Cell Cluster之間的差異表達基因

不同分析軟體會生成不同格式的文件，為了最大化支持不同分析軟體產生的結果，CLC Single Cell Analysis Module 可以支持導入10X Genomics HDF5、Loom、Expression Matrix、Cell Cluster等格式的數據。

單細胞樣本在製備過程中會遇到多個細胞進入同一個液滴、沒有細胞進入液滴、細胞凋亡等情況。CLC Single Cell Analysis Module基於reads數以及線粒體基因表達情況對細胞質量進行質控。

CLC Single Cell Analysis Module開發了自動化細胞類型注釋工具，基於已知細胞類型的表達譜數據進行模型訓練，然後利用該模型進行細胞類型的注釋。

對於高維單細胞數據可視化，CLC Single Cell Analysis Module 提供了t-SNE和UMAP兩種降維方法對細胞類型進行可視化展示。

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