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儿童小脑肿瘤反映出保守的胎儿转录程序

房东的猫 单细胞天地 2022-06-06

呐,等你关注都等出蜘蛛网了~


不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了,很幸运聚集了五个小伙伴携手共进,我们承诺不间断更新5个月,把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家,包括5个栏目:

  1. 文献速递(简短介绍,扩充知识面)

  2. 文献详解(图文并茂带来大家系统性学习)

  3. R与Bioconductor的技巧(书籍翻译,妙招共享)

  4. scRNAseq的GitHub的书籍翻译(原汁原味的名校教程)

  5. 全网第一个单细胞转录组视频教程学习笔记分享

现在你看到的是文献速递

希望大家能有所收获!



文章信息


今天给大家介绍的文献是Nature主刊于2019年5月发表的最新单细胞转录组文章,但本文的研究套路与普通的单细胞转录组分析存在较大差异。题目是:”Childhood cerebellar tumours mirror conserved fetal transcriptional programs“



 

测序数据介绍


使用的是 dropletseq  技术,对8个不同时间段的胚胎小鼠的cerebellum区域的总计6万多单细胞进行了单核转录组测序,仍然是 10x产品。



数据分析情况


比对:GRCm38(mm10) using CellRanger software (2.0.0 version) (10xGenomics).

细胞平均测序量在2000-10000左右的reads,差异还是比较明显的。

细胞过滤:检测到的基因数量,测序reads量,top50表达量基因的占比,线粒体基因的reads数量,好像所有的单细胞测序都不会随便改参数吧

聚类分析:首先作者对表达矩阵进行归一化,挑选高变化基因,利用经典的seuratpipline对细胞进行分群,初步分类是:30 pre-clusters ,作者对脑室结构的了解及对脑部组织胚胎学的精通令我瞠目结舌!



主要分群情况




临床意义

作者通过在不同发育状态下的小鼠小脑进行单细胞测序,并于人体小脑肿瘤进行比对分析,发现许多小脑肿瘤的异质性都可以在胚胎时期找到依据,对脑部肿瘤的起源和治疗意义重大!


往期精彩






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