单细胞分析FAQ汇总

• • 申请了单细胞测序数据，每个样本的fastq数据都有L001-L004四个fastq数据，该如何处理？

  单细胞测序数据通常包括单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞DNA测序（scDNA-seq）、单细胞ATAC测序（scATAC-seq）等。不同类型的单细胞测序有不同的下游分析流程。在进行单细胞测序数据的处理时，如果每个样本的FASTQ数据包含了L001、L002、L003、L004

• • 单细胞测序的时候，可以先将组织做原代细胞培养，等细胞培养到一定量以后再送检吗？

  在单细胞测序实验中，直接从原始组织分离细胞通常是最佳选择，而不是通过原代细胞培养后再送检。这主要是因为细胞培养可能引起以下问题，影响单细胞测序结果的准确性和可靠性：

• • 做单细胞测序，请问每个分组需要送几个样?

  单细胞测序每组样品建议提交3-5个生物学重复，具体数量可根据实验目标和样本异质性调整。探索性研究可选3个样本，深入研究或高水平发表建议5个或更多样本，以提高数据可靠性和统计效能。如需详细指导，百泰派克提供一站式服务，欢迎联系我们的技术支持团队！

• • 单细胞测序对研究基因表达、转录调控等方面有什么帮助？

  单细胞测序技术在基因表达、转录调控及相关领域提供了强大的研究工具，其优势主要体现在解析细胞异质性、揭示基因调控机制以及推动生物医学领域的发展上。

• • 10X空间转录组和10X单细胞数据联合分析方法汇总

  10X Genomics提供的空间转录组数据和单细胞数据联合分析主要涉及以下几种主流方法： 1.共表达分析: 使用共表达网络分析（WGCNA）或其他相关性分析方法，识别在不同细胞类型或组织区域中共同表达的基因。 2.空间映射和细胞类型注释: 使用单细胞数据对空间转录组数据中的细胞进行类型

• • 完整的单细胞分析通用流程——质控

  单细胞分析是指从单个细胞层面对基因表达、蛋白质活动或其他生物分子进行研究的技术。这种分析方法可以揭示细胞异质性和个体细胞之间的细微差异。单细胞分析的一般流程如下。 1.样本准备： 首先要通过组织解离或流式细胞分选等方法获取单细胞悬液。 2.单细胞捕获与逆转录： 使用微流控芯片、荧光激活细

• • 单细胞多数据整合

  "单细胞多数据整合"（single-cell multi-omics integration）指的是在单个细胞层面上，将来自不同分子层次（如基因组、转录组、蛋白质组等）的多种数据进行整合分析的过程。这种整合方法使研究者能够更加深入地理解细胞在不同分子层面上的复杂相互作用，以及这些相互作用如何

• • 如何提取ATAC-seq数据的差异peaks?(DiffBind包的使用)

  使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤： 1.准备输入数据： 首先，需要准备ATAC-seq数据，这通常是peak调用软件（如MACS2）产生的peak文件。对于多个样本，你需要为每个样本准备一个peak文件。 2.创建样本表： 在DiffB

• • 非负矩阵分解(NMF)应用于scRNAseq的细胞分群

  非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）是一种矩阵分解技术，用于将数据矩阵分解为两个或多个较小矩阵的乘积，这些较小矩阵的元素都是非负的。NMF特别适用于数据挖掘和特征提取，因为它能够保留数据的结构和解释性。 scRNA-seq数据通常由

• • ATAC-seq测序原理(染色质可及性)

  ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）是一种用于研究染色质开放区域（即易于转录因子和其他蛋白质结合的DNA区域）的技术。ATAC-seq利用一个被称为Tn5转座酶的蛋白质将测序接头插入到活跃的