单细胞基因表达谱可以在线计算和提取啦

• 漫长的生信需求沟通过程是否耗尽了您的耐心？

• 自学R语言是否乏味而艰辛？

• 生信云平台是否让您眼花缭乱，不知从何下手？

科研数据如果不是自己整理绘制，假手他人总是会不得其要领。有的时候，我们并不知道我们要什么，反复调整观察才是科研的常态，甚至有时兜兜转转我们才了解对方最初已经提供了最佳方案。这个过程，才是我们成长领悟最必不可缺的一环。

生信学习是有门槛的，沟通无法弥补时间带来的积累，工程师可以告诉你答案，但是无法带你重新经历那些障碍和深坑，那些真正成为养分的东西。尝试是唯一的路径，反复尝试是唯一的捷径。我们能做的，是让这条路更自由一点，拓宽我们尝试的边界，让生信回归工具，让科研更关注意义。

OmicStudio的云工具都是生信工程师开发维护，沉淀了经过市场检验的售后经验，最了解科研人整理数据研究生信编程并在一次次报错中走投无路的奔溃。

那我们来看看联川生物的工程师们都是怎么处理生信数据进行分析的吧。

云工具介绍

单细胞转录组单个细胞对应基因的表达谱非常庞大，一般8000个细胞2万个基因的表达谱文件大小可高达400M，且细胞越多对应的表达谱文件也越大，如果您不会写代码，想计算某一类细胞的基因平均表达谱或者提取某一个基因在细胞中的表达情况是非常困难的。因此，我司上线了单细胞基因表达谱提取云工具，简单的几步操作就可以得到您想要的数据啦！

云工具网址：https://www.omicstudio.cn/tool/ten_x/index?id=63

应用场景

得到表达谱之后能做什么分析呢？举几个常见的例子：

1.基于cluster的平均表达谱计算各cluster间的相关性，通过该分析可以得到哪些cluster之间相关性比较高，当一些cluster鉴定困难时，可根据表达相似的cluster鉴定细胞类型（如下图，经过相关性分析发现cluster19与其他cluster在表达模式上差别很大，与其他cluster的相关性系数都在0.3以下，在鉴定困难时可以从差异基因功能着手对其进行功能注释。）：

图：各cluster间基因表达相关性

2.Marker基因在各细胞类型中的平均表达情况，进一步判断细胞鉴定准确性。同时，可以使用热图直观展示这些基因在细胞中的表达情况。

图：感兴趣基因在不同细胞类型中平均表达热图

3.某一类细胞在两组样本间基因表达散点图（或基因在不同cluster的表达散点图），可以直观体现各基因在两组间的表达情况，并将显著性差异表达的基因标注出来。

图：T细胞在不同处理组的基因表达情况

4.基于cluster的平均表达谱进行WGCNA分析，寻找感兴趣的基因模块。

5.如果您的项目是对某个基因进行了处理，基于基因在单个细胞中的表达谱，不仅可以查看该基因在每个细胞中的实际表达情况还可以统计该基因在每个样本或每个cluster的表达情况。

6.如果您对某一个或某些基因比较关注，可以根据细胞中这些关注基因的实际表达情况对细胞进行人为分组寻找差异表达的基因及功能。

云工具操作方法

1、选择数据

2、操作说明

1）使用说明界面

在该界面您可以点击右侧的“使用指南”进入详细的操作说明，或者点击视频学习具体的使用方法。

2）平均表达谱提取使用方法

由于单细胞数据比较大，数据加载一般需要几分钟-十几分钟，默认按照cluster计算平均表达谱，因此细胞数目越多，cluster数量越多计算的时间就越长。默认条件下，还可以按照样本或者按照cluster_样本计算平均表达谱。

如果您的项目设置了生物学重复，上传样本对应的分组信息后就可以按照分组计算相应的表达谱。

如果您已经对细胞做好注释，上传cluster对应的注释信息，即可以按照细胞类型计算相应的表达谱。

3）指定基因单个细胞表达谱使用方法

由于输出每个细胞在所有基因表达的文件比较庞大，后续无法在本地进一步操作，因此您可以指定上传感兴趣的基因列表（注意：基因名要与您项目基因名保持一致，如果不一致上传的文件会做相应的报错提醒），输出相应基因在每个细胞中的表达量。

输出结果如下：

如果您上传了分组文件或注释文件，会输出每个细胞对应的分组和细胞注释结果。

4）小结

总之，该工具可以对您的数据进行处理，从庞大的表达谱数据中提取您感兴趣的基因或者对您感兴趣的分组进行平均表达谱计算，后续您可以基于获得的表达谱数据进行更深入的挖掘。

温馨提示：由于10x单细胞数据非常大，云工具数据加载需要一定的时间，请您保持网络连接且在数据加载过程中不要刷新网页。

所见即所得，figure有bi格

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