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单细胞测序的三种主要技术在生物学研究中，单细胞测序技术是一种强大的工具，它能够在单个细胞水平上解析基因表达和基因组结构。以下是三种主要的单细胞测序技术：单细胞免疫组测序（scTCR/BCR-seq） 🔬 这种技术可以一次性捕获数万个T细胞或B细胞，然后进行免疫谱分析。通过这种方法，我们可以同时获取5'基因表达的数据和TCR/BCR的VDJ全长序列，揭示每个单细胞的转录组和全长配对的T或B细胞V(D)J序列。这是一种高效的同时检测表达和免疫组库的技术，在肿瘤微环境、感染性疾病和免疫治疗等领域有着广泛的应用。单细胞转录组测序（scRNA-seq） 🧬 scRNA-seq是在单个细胞水平对mRNA进行高通量测序的一项新技术。基于10xGenomics的Drop-Seq技术，每次可以捕获15,000-20,000个细胞。通过细胞裂解后抓取微量mRNA，再进行扩增和测序，这种方法在可扩展性、敏感性、基因组覆盖率和lncRNA检测方面都具有卓越的优势。无论是在基于平板还是基于液滴微流控的流程中，scRNA-seq都保持了良好的性能，使得高通量单细胞全长转录组分析成为可能。单细胞ATAC测序（scATAC-seq） 🧬 scATAC-seq是一种利用DNA转座酶结合高通量测序技术来研究染色质可及性的单细胞表观组测序技术。在提取细胞核后，利用TN5转座酶切割染色质开放区域，并加上10x barcode及测序接头进行高通量测序。通过生物信息分析，可以鉴定转录因子结合位点。2015年，Greenleaf和Shendure实验室分别在Nature和Science期刊上发表了第一个单细胞ATAC数据，约获取了几百到上万个细胞。这些技术为生物学研究提供了强大的工具，帮助我们更深入地理解细胞的复杂性和多样性。想了解更多请加慈喀SEO百科小编QQ:853616368

🔬单细胞分析全流程解析 📚 作为顶级生物信息学专家，我参与过多篇一区生信文章的发表，包括数据库、算法搭建和干湿结合研究。在Cell Discovery（IF=33.5）的单细胞分析项目中，我负责了关键工作。 🔍 我的服务范围广泛，包括自测和公共单细胞数据挖掘、湿实验课题补充单细胞组学内容、普通转录组补充单细胞内容以及单细胞课题设计等。 💻 我提供原码及详细解释，确保客户充分理解分析过程。分析内容包括但不限于样本质控、降维、聚类、双细胞去除、多样本整合（Harmony）、细胞亚群注释、NNLS、亚群细分（提取感兴趣亚群重新聚类）、细胞比例、差异基因计算及可视化、Marker基因计算及可视化、功能富集分析（GSVA分析、细胞亚群GO/KEGG分析、通路差异得分计算、AUCell通路活性打分）、PHATE、细胞通讯分析（CellChat、CellPhoneDB）、拟时间分析（Monocle2、Monocle3）、inferCNV、copycat、SCENIC分析、NMF、RNA动力学、转录组与VDJ联合分析、空间转录组联合分析以及scATAC-seq联合分析。 🔍 通过这些全面的分析，我们能够更深入地了解细胞的复杂性和多样性，为生物学研究和临床应用提供有力支持。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

T细胞、TCR与V-D-J基因的奇妙关系 🌐 探索免疫系统的奥秘，我们不得不提到T细胞、TCR和V-D-J基因之间的关系。 💥 T细胞：这些免疫细胞是特异性免疫的中坚力量，主要参与细胞免疫过程。 🔍 TCR：T细胞抗原受体，是T细胞的“眼睛”，由两条肽链组成，帮助T细胞识别抗原并触发免疫应答。 🌈 TCR的类型：αβT细胞是体内最主要的T细胞群，占外周血T细胞总数的90-95%。它们主要功能是介导细胞免疫和参与免疫调节。 🧬 V-D-J：这是编码TCR的基因片段。以αβT细胞为例，编码TCR的基因位于人体第14对染色体。每条肽链均可由可变区（V区）和基因恒定区（C区）基因编码，V区基因须经过基因重排才能有转录表达的功能。 🔍 CDR3：这是TCR的一个关键部分，直接与抗原结合，决定了TCR的多样性。Vβ的CDR3由VDJ三个基因片段编码，而Vα的CDR3则由VJ两个基因编码。这也是对VDJ基因进行测序和鉴定的最重要意义。 🔬 通过这些复杂的相互作用，我们的免疫系统能够精确地识别并应对入侵的病原体，保护我们的健康。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

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生信大佬私藏！一篇全包单细胞全流程🔥 👋 大家好！今天我们来聊聊单细胞转录组分析的那些事儿。作为一个在生信领域摸爬滚打多年的老手，我发表过多篇1区的生信文章，包括数据库搭建、算法开发以及干湿结合的研究。之前还参与过Cell Discovery（IF=33.5）的单细胞分析项目，积累了不少经验。今天就来给大家分享一下单细胞转录组分析的全流程，包括一些常用的方法和工具。 🔍 范围覆盖这个流程适用于各种场景，比如自测或公共单细胞数据的挖掘、湿实验课题中补充单细胞组学内容、普通转录组数据中补充单细胞内容，以及单细胞课题的设计等等。总之，只要你需要深入了解单细胞转录组，这个流程都能帮你搞定。 📚 分析内容我们的分析内容包括但不限于以下几个方面：样本质控：确保数据质量，去除低质量的细胞。降维与聚类：通过降维和聚类，发现细胞之间的差异。双细胞去除：识别并去除那些可能是实验误差或污染的双细胞。多样本整合：使用Harmony等方法，将不同样本的数据整合在一起。细胞亚群注释：给每个亚群打上标签，方便后续分析。 NNLS：非负最小二乘法，用于基因表达量的预测。亚群细分：重新聚类感兴趣的亚群，深入挖掘它们的特征。细胞比例：计算各个亚群在样本中的比例。差异基因计算与可视化：找出不同亚群之间差异表达的基因，并进行可视化。 Marker基因计算与可视化：找出每个亚群的标志基因，并进行可视化。功能富集分析：使用GSVA、GO/KEGG分析等方法，探究不同亚群的功能差异。 PHATE：可视化工具，帮助我们更好地理解数据结构。细胞通讯分析：通过CellChat、CellPhoneDB等方法，研究细胞之间的相互作用。拟时间分析：使用Monocle2、Monocle3等方法，探究细胞的发育轨迹。 inferCNV、copycat、SCENIC分析：用于拷贝数变异、基因表达调控等研究。 NMF：非负矩阵分解，用于数据降维和聚类。 RNA动力学：研究RNA在细胞内的动态变化。转录组与VDJ联合分析：结合免疫细胞的VDJ序列信息进行分析。空间转录组联合分析：将空间信息与转录组数据结合起来进行分析。 scATAC-seq联合分析：将单细胞ATAC-seq数据与转录组数据联合起来进行分析。 💡 小贴士在进行单细胞转录组分析时，一定要注意数据的质控和预处理步骤，这是整个流程的基础。同时，不同的分析方法可能需要不同的参数设置和工具选择，大家可以根据自己的需求和实验条件进行选择和调整。希望这篇文章能帮到大家，如果有任何问题或者需要更多的帮助，欢迎随时留言讨论！😊慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

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