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| 水稻FX-Cell单细胞 测序10×Genomics 测序及分析 | 14.0/个 | 13000.0 | 采用FX-Cell单细胞测序对水稻根部组织就行测序并完成分析。 1.测序数据质量评估:根据上述技术参数将比对到参考基因组的结果用于计算每个样品相关测序数据质量,并提供测序数据质量及各样本细胞质量的相关统计信息; 基因定量质控:使用Cell Ranger对样本进行质控,其内部整合了 STAR软件,将 reads 比对到参考基因组后,获得原始数据中高质量细胞数、基因数及基因组比对率等质控结果,从而对每个样品的质量进行评估; 2.基因定量后质控:在 Cell Ranger 初步质控的基础上进一步对实验数据进行质控,剔除多细胞、双细胞或者未结合上细胞的数据,进行下游分析; 3.去除批次效应(可选):采用Harmony算法去除批次效应,从而保证样本中的异质性均来自于实验设计或者细胞类型的差异; 4.降维聚类和可视化:基于批次校正后的结果,使用UMAP(统一流形逼近与投影) 进行降维可视化,并采用 Leiden 聚类算法对细胞进行分群; 5.Marker 基因鉴定与可视化:使用wilcoxon检验方法对指定细胞群与其余所有细胞群进行差异检验,筛选的条件为:logfc.threshold 大于 0, p-value 小于等于 0.05,min.pct(基因在所有细胞中的表达占比)大于 0.25,从而得到每个细胞群所有的 Marker 基因; 6.差异基因表达分析:使用Scanpy包中的rank_genes_groups函数进行差异表达基因筛选,默认使用 presto 差异检验方法。进一步根据差异倍数(FoldChange)及显著性检验(pvalue)筛选显著的差异表达基因; 7.差异基因功能分析:利用GO/KEGG数据库对差异蛋白编码基因进行功能注释,并用超几何分布检验的方法计算每个 Pathway 条目中差异基因富集的显著性; 基因集富集分析:GSVA(Gene Set Variation Analysis, ) 基因集变异分析,主要通过将基因在不同样品/不同细胞群间的表达量矩阵转化成基因集在样品/ 细胞群间的表达量矩阵,用于评估不同的通路在不同样品间/不同细胞群间的富集程度。 8.细胞亚群鉴定:根据先前细胞聚类的结果,从中挑选感兴趣的特定细胞群进行亚群细分; 9.拟时序分析:针对重点关注的细胞类型进行拟时序分析,通过monocle软件进行轨迹分析,探索细胞分化轨迹,描绘在细胞分化过程中基因表达的变化规律,揭示与疾病发展或者个体发育相关的关键基因; | 1. 碎片率<40%; 2. 细胞总量>4*10e5; 3. 结团率<15%; 4. 细胞破碎率<20%。 (三)文库质量和数据产出要求: 1. 文库质检合格后,每个转录组文库测序数据量大于150G; 2. 目标捕获细胞数≥8000个; 3. 细胞平均reads>20k; |