단일 세포 분석 FAQ 요약
• 단일 세포 시퀀싱, 세 개의 그룹, 실험의 주요 주체가 아니고, 각 그룹에 하나의 샘플만 가능할까요?
단일 세포 시퀀싱 실험에서, 각 그룹에 하나의 샘플만을 설계하는 것은 가능하지만, 다음과 같은 문제에 유의해야 합니다: 통계적 신뢰 부족, 실험 결론의 해석 제한, 기술적 변동의 영향.
• 단일 세포 시퀀싱 데이터를 신청했습니다. 각 샘플의 fastq 데이터에는 L001-L004의 네 개의 fastq 데이터가 포함되어 있습니다. 어떻게 처리해야 하나요?
단일 세포 시퀀싱 데이터는 일반적으로 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq), 단일 세포 DNA 시퀀싱(scDNA-seq), 단일 세포 ATAC 시퀀싱(scATAC-seq) 등을 포함합니다. 서로 다른 유형의 단일 세포 시퀀싱은 서로 다른 하위 분석 프로세스를 가지고 있습니다. 단일 세포 시퀀싱 데이터 처리 시, 각 샘플의 FASTQ 데이터가 L001, L002, L003, L004 네 개의 파일을 포함하고 있다면, 이는 일반적으로 시퀀싱 플랫폼(예: Illumina)이 페어드 엔드(paired-end) 시퀀싱 전략을 사용하고 각 샘플이 여러 레인(시퀀싱 채널)을 포함할 수 있기 때문입니다. 다음은 이러한 상황에 대한 처리 단계입니다:
• 단세포 시퀀싱을 할 때, 조직을 원주 세포 배양한 후 일정량의 세포가 자란 다음에 검사를 보낼 수 있나요?
단세포 시퀀싱 실험에서 원래 조직에서 직접 세포를 분리하는 것이 일반적으로 최선의 선택이며, 원주 세포 배양 후 검사를 보내는 것은 바람직하지 않습니다. 이는 세포 배양이 다음과 같은 문제를 일으켜 단세포 시퀀싱 결과의 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다:
• 단일 세포 시퀀싱을 하려면 각 그룹에 몇 개의 샘플을 보내야 하나요?
단일 세포 시퀀싱의 경우 각 그룹의 샘플은 3-5개의 생물학적 복제를 제출하는 것이 좋으며, 구체적인 수량은 실험 목표와 샘플 이질성에 따라 조정할 수 있습니다. 탐색적 연구에는 3개의 샘플을 선택할 수 있으며, 심층 연구 또는 고수준 발표를 위해서는 5개 이상의 샘플을 추천하여 데이터 신뢰성과 통계적 효율성을 높이는 것이 좋습니다. 자세한 안내가 필요하시면, 백타이파이크에서 원스톱 서비스를 제공하므로 저희 기술 지원 팀에 연락해 주시기 바랍니다!
• 단일 세포 시퀀싱이 유전자 발현, 전사 조절 등 연구에 어떤 도움이 되는가?
단일 세포 시퀀싱 기술은 유전자 발현, 전사 조절 및 관련 분야에서 강력한 연구 도구를 제공하며, 그 장점은 주로 세포 이질성을 해석하고 유전자 조절 메커니즘을 밝히며 생물 의학 분야의 발전을 촉진하는 데 있습니다.
• 10X 공간 전사체와 10X 단일 세포 데이터 통합 분석 방법 요약
10X Genomics에서 제공하는 공간 전사체 데이터와 단일 세포 데이터의 통합 분석은 주로 다음과 같은 주요 방법을 포함합니다: 1. 공발현 분석: 공발현 네트워크 분석(WGCNA) 또는 기타 상관 분석 방법을 사용하여 서로 다른 세포 유형 또는 조직 영역에서 공동 발현되는 유전자를 식별합니다. 2. 공간 매핑 및 세포 유형 주석: 단일 세포 데이터를 사용하여 공간 전사체 데이터의 세포에 대한 유형 주석을 수행합니다. 이는 공간 데이터의 유전자 발현 패턴과 알려진 단일 세포 유형의 발현 패턴을 비교함으로써 수행할 수 있습니다. 3. 기능 풍부화 분석: 단일 세포 표현형과 공간 위치를 결합하여 GO 또는 KEGG를 사용하여 기능 주석을 수행하고, 서로 다른 조직 영역 내 세포의 기능적 특성을 밝혀냅니다. 4. 가상 시간 분석: 단일 세포 데이터의 가상 시간 경로 분석과 공간 데이터를 결합하여 세포가 서로 다른 조직 구조 내에서 발달 경로를 밝혀냅니다. 5. 세포-세포 상호작용 분석: 공간 데이터를 이용하여 세포 간의 공간 상호작용을 추론하고, 단일 세포 데이터를 결합하여 세포 간 통신을 추가로 분석합니다. 6. 시각화: t-SNE, UMAP 또는 공간 플롯을 사용하여 데이터를 시각화하고, 세포 유형 식별 및 공간 정보를 결합하여 조직 구조 내 세포 이질성을 보여줍니다. 통합 분석 소프트웨어는 일반적으로 R 패키지 또는 Python 패키지를 포함하며, Seurat(R), Scanpy(Python), 및 spatialDE(Python)와 같은 고급 분석 및 통합에 사용됩니다. 백타이파크 바이오과학
단일 세포 분석은 단일 세포 수준에서 유전자 발현, 단백질 활동 또는 기타 생물 분자를 연구하는 기술을 말합니다. 이러한 분석 방법은 세포 이질성과 개별 세포 간의 미세한 차이를 드러낼 수 있습니다. 단일 세포 분석의 일반적인 흐름은 다음과 같습니다. 1. 샘플 준비: 먼저 조직 분리 또는 유세포 분류 등의 방법을 통해 단일 세포 현탁액을 얻어야 합니다. 2. 단일 세포 포획 및 역전사: 미세 유체 칩, 형광 활성 세포 분류(FACS) 또는 미세 방울 기술 등의 방법을 사용하여 단일 세포를 포획하고, 세포 내의 mRNA를 cDNA로 전사합니다. 3. 라이브러리 구축 및 시퀀싱: cDNA를 이용하여 라이브러리를 구축한 후, 고속 시퀀싱을 진행합니다. 4. 품질 관리(QC): 세포 품질 관리: 세포 크기, 형태, 포획 완전성 등의 지표를 통해 죽은 세포 또는 손상된 세포를 제외합니다. RNA 품질 관리: RNA의 완전성과 농도를 평가하여 mRNA의 품질이 후속 단계에 적합한지 확인합니다. 시퀀스 품질 관리: 소프트웨어 도구를 통해 시퀀싱 데이터의 품질을 검사하고, 저품질 리드, 어댑터 서열 및 오염 물질을 제거합니다. 데이터 품질 관리: 이배체 세포, 공기 방울(포획되지 않은 세포의 미세 방울) 또는 기술적 이유로 인해 발현량이 너무 낮은 유전자를 제외합니다. 5. 데이터 분석: 생물정보학 도구를 사용하여 데이터 정규화, 세포 유형 식별, 유전자 발현량 분석 등을 수행합니다. 6. 검증 및 해석: 관심 있는 세포 아군 또는 유전자 발현 패턴에 대해 실험적 검증을 수행합니다. 예를 들어 유세포 분석, 면역 형광 표지 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 각 단계마다
"단일 세포 다중 데이터 통합"(single-cell multi-omics integration)은 단일 세포 수준에서 서로 다른 분자 수준(예: 게놈, 전사체, 단백질체 등)에서 수집된 다양한 데이터를 통합 분석하는 과정을 의미합니다. 이러한 통합 방법은 연구자가 세포가 서로 다른 분자 수준에서 복잡하게 상호작용하는 방식을 더 깊이 이해하고, 이러한 상호작용이 어떻게 세포의 기능과 상태를 공동으로 결정하는지를 알 수 있게 합니다. 단일 세포 다중 데이터 통합을 구현하기 위해서는 일반적으로 다음과 같은 몇 가지 단계가 필요합니다: 1. 데이터 수집: 고속 기술을 사용하여 단일 세포 측정(scRNA-seq), 단일 세포 ATAC-seq(염색체 접근성을 감지하기 위한), 단일 세포 단백질체학 등의 기술을 통해 단일 세포에서 다양한 유형의 데이터를 수집합니다. 2. 데이터 전처리: 수집된 데이터에 대해 품질 관리, 정규화, 잡음 제거 등의 전처리 단계를 수행하여 데이터 분석을 준비합니다. 3. 데이터 통합: 통계적 방법과 계산 모델을 사용하여 서로 다른 유형의 데이터를 통합하여 공동 분석을 수행합니다. 데이터 정렬, 서로 다른 데이터 세트에서 동일한 세포를 매칭하는 방법, 그리고 다양한 데이터 유형을 통합하는 방법이 사용될 수 있습니다. 4. 생물학적 해석: 통합된 데이터에 대한 분석을 수행하여 군집화, 차별 발현 분석, 주요 조절 네트워크 탐색 등을 포함하여 세포 상태, 세포 유형 및 생물학적 과정을 밝힙니다. 백타이파크 바이오테크놀로지 -- 생물 제품 특성화, 다수의 학생 생물질 스펙트럼 검사 우수 서비스 제공업체 관련 서비스: 단
• ATAC-seq 데이터의 차이 피크를 어떻게 추출합니까?(DiffBind 패키지 사용)
DiffBind 패키지를 사용하여 ATAC-seq 데이터에서 차이 피크를 추출하는 주요 단계는 다음과 같습니다: 1. 입력 데이터 준비: 먼저, ATAC-seq 데이터를 준비해야 합니다. 이는 일반적으로 peak 호출 소프트웨어(예: MACS2)에서 생성된 peak 파일입니다. 여러 샘플의 경우, 각 샘플에 대해 하나의 peak 파일을 준비해야 합니다. 2. 샘플 테이블 생성: DiffBind에서는 샘플 이름, 해당 peak 파일 경로, 조건(예: 처리 그룹 및 대조 그룹) 등 샘플 정보를 포함하는 샘플 테이블(일반적으로 CSV 또는 Excel 형식)을 생성해야 합니다. 3. 데이터 읽기: DiffBind의 dba() 함수를 사용하여 샘플 테이블을 읽습니다. 이 단계에서는 서로 다른 샘플의 peak 데이터를 통합하여 DBA 객체를 만듭니다. “dbaObj <- dba(sampleSheet = "path/to/your/sampleSheet.csv")” 4. 피크 정렬 및 병합: 사용하여 dba.count() 함수를 사용하여 피크를 정렬하고 병합합니다. 이 단계에서는 각 peak가 각 샘플에서 얼마나 많이 덮여 있는지 통계적으로 계산합니다. “dbaObj <- dba.count(dbaObj)” 5. 차이 분석: 사용하여 dba.analyze() 함수를 사용하여 차이 분석을 수행합니다.
• 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용한 scRNAseq의 세포 군집화
비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, 약칭 NMF)는 데이터 행렬을 두 개 이상의 작은 행렬의 곱으로 분해하는 행렬 분해 기술로, 이 작은 행렬의 요소는 모두 비음수입니다. NMF는 데이터 마이닝과 특성 추출에 특히 적합하며, 데이터의 구조와 해석 가능성을 유지할 수 있습니다. scRNA-seq 데이터는 일반적으로 고차원 행렬로 표현되며, 각 행은 하나의 유전자를 나타내고 각 열은 하나의 단일 세포의 유전자 발현 프로필을 나타냅니다. NMF가 scRNA-seq 데이터에 적용될 때, 그 목표는 원래의 유전자 발현 행렬을 두 개의 행렬로 분해하는 것입니다: 유전자 인자 행렬과 세포 계수 행렬. 유전자 인자 행렬은 생물학적 과정이나 세포 상태에 해당할 수 있는 유전자 집합을 나타내고, 세포 계수 행렬은 각 세포가 이러한 유전자 집합에서의 활성 정도를 설명합니다. 세포 계수 행렬에 대한 군집 분석을 통해 연구자는 유사한 발현 패턴을 가진 세포, 즉 세포 아군을 식별할 수 있으며, 이는 조직 내 세포 이질성을 이해하고 새로운 세포 유형을 발견하는 데 중요합니다. NMF는 비음수 성분만 생성하기 때문에 이 특성은 유전자 발현 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다. 유전자 발현 데이터는 본래 비음수이기 때문입니다. 또한 NMF의 또 다른 장점은 그 결과가 쉽게 해석 가능하다는 점입니다. 유전자 집합은 세포 발현 프로필을 구성하는 기본 구성 요소로 볼 수 있습니다. 백타이파크 생명과학 -- 생물 제품 특성화, 다중 그룹 생물질량 분석 우수 서비스 제공업체 관련
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