單細胞測序分析
服務簡介
隨著現代生物學的發展，以組織或細胞群體為研究對象，分析多種細胞的平均基因表達水平已經不能夠滿足科研需求。單細胞轉錄組測序是在單細胞水平對全轉錄組進行擴増與測序的一項新技術。10 x Genomics的Chromium Controller是基于流控技術的單細胞文庫制備系統，可以同時獲得100-80，00以上的單細胞，制備文庫和Illumina平臺兼容，通過測序實現對高通量單細胞數據進行細胞群體的分類以及細胞群體間基因表達的差異分析。10 Xgenomics單細胞表達分析可應用的細胞類型眾多，如腫瘤細胞、免疫細胞、干細胞、神經細胞、生殖細胞、胚胎細胞等。是研究腫瘤異質性，免疫細胞群體和胚胎發育的優秀方法。
t-SNE分析
tSNE:t分布領域嵌入算法，讀作“Tee-Snee”，它只在用于已標記數據時才真正有意義，可以明確顯示出輸入的聚類狀況。主要思想就是，將高維分布點的距離，用條件概率來表示相似性，同時低維分布的點也這樣表示。只要二者的條件概率非常接近(用相對熵來訓練，所以需要 label)，那就說明高維分布的點已經映射到低維分布上了。
擬時間線分析
擬時( pseudotime)分析，又稱細胞軌跡( cell trajectory)分析，通過擬時分析可以推斷出發育過程細胞的分化軌跡或細胞亞型的演化過程，在發育相關研究中使用頻率較高。主要基于關鍵基因的表達模式，在擬時間對單個細胞進行排序，模擬出時間發育過程的動態變化。可以對所有細胞按分化擬時間進行細胞軌跡可視化，也可以對不同細胞亞群或樣本進行可視化。 |
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