、TF-motif、细胞亚群、marker基因、信号通路富集分析)。部分结果示例原始数据预处理 peak calling聚类分析:通过t-SNE/Umap进行降维展示样本的细胞分群情况,图为t-SNE展示
分析技术路线如下:由于10xGenomics官方软件CellRanger分析在进行PCA、t-SNE及细胞聚类分析时未对低质量的数据进行过滤(如表达的基因总数低的细胞,在极少数细胞中检测到表达的基因
空间转录组(Spatial Transcriptomics)就是将基因的表达情况与关注的组织切片的免疫化学染色图像进行整合,从而将组织内不同细胞的基因表达信息定位到组织的原始空间位置上去,进而直接观测组织中不同部位功能区基因表达的差异。空间转录组技术利用了常规的原位技术和组学技术两方面的优势。
因子分析和 t -SNE 可视化 2200 个组织结构域中的基因表达;肿瘤微环境 TME 中基因表达的可视化。图 18 空间转录组(ST)方法的概述 空间转录组的过程总览以及下游的分析,带有条形码的微阵列
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