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单细胞文献分享-利用单细胞测序技术分析根韧皮部细胞图谱，揭示了初生韧皮部邻近细胞中常见的转录模式
最近的根部单细胞图谱提供了详细的根部全景图，但即使这样，对于韧皮部细胞的研究仍然不足。因此作者通过对韧皮部标记基因进行分类，结合单细胞测序，产生了一个由10204个细胞组成的韧皮部细胞图谱。 韧皮部叶的基因在韧皮部极点细胞图谱的第11和14群中表达，分别对应于周缘和PPP ，（图5f）。周缘组织存在于根和茎中，但不存在于叶中，韧皮部细胞存在于气生组织和根次生韧皮部，但不存在于主根中。 根周细胞和叶子中的韧皮部细胞之间的相似性表明，尽管韧皮部细胞存在于不同的器官中，具有不同的解剖结构，但具有共同的特征，并加强了PSE作为韧皮部组织者的地位。 首先是通过选择新的和现有的荧光标记去标记韧皮部的基因，去做定向的流式分选，来构建了根的韧皮部细胞图谱，目的是因为在根发育中韧皮部细胞较少，已有的单细胞数据很少能捕获到这一种细胞类型。 韧皮部细胞是来源于胚胎后发育的，因此叶子和根部中均存在韧皮部细胞，那相关的功能是什么，作者也用一套单细胞的数据集来进行分析，来表明韧皮部细胞在不同组织的功能是什么。
1.2K50编辑于 2022-08-20 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R
我去年分享了一篇单细胞韧皮部研究的文献分享，我一直都很喜欢看这篇文章作者的代码，写的很棒，推荐给大家。 analysis/functions/utils.R")# Marker genes whose promoters were used for cell sorting#文章里面加入了marker基因对不同的细胞类型进行了筛选 , round(attr(reducedDim(ring_soft, "PCA"), "percentVar")[2]), "%)")) + coord_fixed(ratio = 0.8)# 在单细胞的文章中 methods中的方法进行了批次效应的去除图片# Batch effects - hard filter ---------------------------------------------# 对于单细胞研究中 基本思路是先对数据进行基本的数据质控，然后umi，检测到的基因的结果进行可视化吗，确定基本数据质控的质量，其中去看一些PCA降维的内容是不是对后续的分析有影响；随后开始进行是否需要做批次效应分析，一般单细胞分析是需要默认做批次效应处理的
77800编辑于 2023-04-02 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞韧皮部研究代码解析3-comparison_brady.R
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814? areaSource=&traceId= 单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R：https://cloud.tencent.com/developer/beta/ ，很多研究学者会将以前做的显微切割的RNA-seq的数据与自己的研究内容进行比对，则可以得到在单细胞和亚细胞水平上的数据结果。 ")[rownames(lon_matrix), ]), lon_matrix, method = "spearman") ## 得到每个细胞和 RNA的数据集进行整合，计算了细胞与组织之间的相关性系数，为鉴定细胞亚群也做了相关的参考，在细胞层面和亚细胞层面上都做了相关的分析，也是在以前的文章中没有看到的内容，同时我自己对自己的数据也进行了测试，
32920编辑于 2023-05-05 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814? areaSource=&traceId= 今天继续给大家分享这篇作者的代码，在很多人做单细胞数据分析的时候，，目前是伴随单细胞组学的发展，如何将前人发表的单细胞转录组数据与获得的单细胞数据进行整合，这篇文章的作者提供了一个思路
38000编辑于 2023-04-08 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞韧皮部研究代码解析4-Fig01-umap_cell_types.R
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814? areaSource=&traceId= 单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R：https://cloud.tencent.com/developer/beta/ areaSource=&traceId= 单细胞韧皮部研究代码解析3-comparison_brady.R：https://cloud.tencent.com/developer/beta/article 在对单细胞的数据进行可视化的时候，气泡图是很常用的研究工具，但是一般的Seurat的代码给出的气泡2是这样的。 ，基因在不同部位的表达，因此也是单细胞组学文章中常用的方法，用作者的代码后，发现配色和布局相对很合理，整体相对更和谐。
39720编辑于 2023-05-06 - 来自专栏文献分享及代码学习
文献精读单细胞-一个超保守的位点调控地上根及地下根的形态建成
在侧根发育中也是最初的侧根细胞以生长素反应为标志，两侧是细胞分裂素反应为主。而芽生根的生长素和细胞分裂素的反应在分化的初级韧皮部细胞开始的，表明侧根与芽生根的起源是不同的。 [图片.png] 番茄SBR的单细胞图谱 为了查看韧皮部细胞形成根分生组织的轨迹，选用了第1、3和5阶段的根分生组织以及根起始前的韧皮部相关组织的来进行单细胞mRNA图谱构建。 并选用ICI算法，基于已发表的数据，进行细胞注释，分别识别木质部、韧皮部、干细胞、根冠和维管系统初始细胞群(分别为簇3、5、8、9、10和2)。 stage origin和1 的SBR富集到大量皮层和韧皮部细胞，猜测这一部分可能是一类形态相似的韧皮部和皮层细胞，stage 1细胞的三分之一被归类为韧皮部薄壁组织或韧皮部，表明芽生根来自于该组织。 总体而言，通过单细胞分析证实，芽生根来自分化的韧皮部薄壁组织，并确认了在韧皮部薄壁组织向根分生组织的转变过程中形成的先前未描述的细胞身份 [图片.png] SBRL基因定位 为了确定过渡干细胞的潜在调控因子
1.2K30编辑于 2022-05-16 - 来自专栏生信宝典
杭州师范大学王慧中团队揭示红豆杉幼茎细胞特异的紫杉烷合成调控模式
诸如：10-脱乙酰基紫杉醇(10-deacetyl paclitaxel)均匀分布于整茎中，10-脱乙酰基巴卡丁(10-DAB)和巴卡丁(BAC)主要积累于内皮层和韧皮部中，而紫杉醇(taxol)特异积累于外皮层中 通过高通量单细胞测序，绘制了红豆杉幼茎单细胞表达图谱，平均单细胞基因检测数为2996，表明了红豆杉茎组织具有高度的细胞异质性。 基于细胞特异标记基因，将所得单细胞分为18个细胞类群，提供了南方红豆杉茎组织的单细胞表达谱，为揭示紫杉烷类化合物细胞群差异积累的调控机制打下了基础。 本研究以单细胞水平的分辨率建立了红豆杉幼茎中主要细胞类型的表达图谱，为进一步研究细胞特异的紫杉烷合成调控机制提供了基础。 杭州师范大学王慧中团队近年来在红豆杉次生代谢调控研究中取得了一系列进展，鉴定了多个红豆杉韧皮部特异表达的紫杉醇合成调控因子(Yu et al., 2020, The Plant Journal), 解析了曼地亚红豆杉雌雄差异形成的机制
41620编辑于 2023-08-30 - 来自专栏生信技能树
胡萝卜的长非编码RNA的鉴定
下面是100个lncRNA组装案例文献分享 12个样本：2个基因型（紫色和橙色胡萝卜）X 2个组织（木质部和韧皮部）X 3个生物学重复。 紫胡萝卜韧皮部和木质部组织中的花青素浓度和色素分布不同，表明两个根组织中存在独立的遗传。此前的研究表明，DcMYB7和DcMYB6参与紫根样品韧皮部色素形成的调控。 在紫色组织中主要是（1）类黄酮、花青素途径的早期阶段；(2)细胞色素P450蛋白，推测与类黄酮和异黄酮的生物合成途径有关；(3)ATP结合盒式转运蛋白，可能与花青素运输有关；(4)该途径晚期的烯类。 这四个基因在紫色韧皮部和木质部组织中的比较RT-qPCR表达。 讨论 通过对韧皮部和木质部紫色样本的解剖，作者可以发现DcMYB6 和DcMYB7基因没有组织特异性的表达，这与之前的报道相反。 作者提出的解释是可能是因为之前的研究没有进行独立的韧皮部和木质部转录组分析。 作者鉴定了19个紫色和橙色胡萝卜之间差异表达的lncNATs。
59120发布于 2021-07-06 - 来自专栏文献分享及代码学习
文献解析18 单细胞组学揭示了C3及C4植物中影响光合作用的保守调控元件
利用已发表的标记基因及同源基因的内容，为每个亚群进行了细胞注释，分别归属于叶肉细胞、保卫细胞、表皮细胞、木质部薄壁组织细胞和韧皮部细胞。GO富集分析中鉴定到的Terms与细胞的生物学功能是一致的。 维管束鞘细胞在解析为了解析水稻和高粱中每种细胞类型的转录特性，作者又构建了一个光照48小时后样本的细胞图谱。由于物种之间存在差异，但是可以发现不同来源的细胞大部分可以聚集在一起。 最明显的作者发现维管束鞘细胞的细胞核，来自高粱的细胞核与来自水稻的维管束鞘细胞核明显聚集在一起。 通过对同源基因的解析，作者发现高粱的维管束鞘细胞在转录上更类似于水稻的叶肉细胞和保卫细胞，而水稻的维管束鞘细胞与高粱的韧皮部最为相似。 作者通过比较不同物种中每种细胞类型的25个最显著富集的顺式调节motif，去检索两个物种中保守的顺式调控元件，在两种物种的维管束鞘和韧皮部特异性峰中富集到DOF基序。
72710编辑于 2024-12-30 顶刊分享---单细胞空间转录组学揭示了根组织如何适应土壤胁迫（水稻）
单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学方法在不同环境中生长的植物器官中的应用有可能揭示根发育阶段基因表达的复杂性，并确定细胞类型特异性响应环境胁迫的机制。 单细胞数据的差异富集分析。与在无菌均质凝胶中繁殖相比，在土壤中生长的根似乎通过上调所有细胞类型中的防御、营养和细胞壁相关基因表达来适应其异质性环境。 与内部细胞层相比，外部细胞层更敏感，加强营养吸收（即“获得营养”）和细胞壁完整性，以促进根系探索土壤中的异质资源。 在屏障中次生细胞壁形成之间的一个关键环节是增强的细胞壁刚度，这有助于保护根系免受土壤机械应力的影响。 为了响应这种土壤胁迫，韧皮部细胞上调非生物胁迫信号阿坝的生物合成基因的表达，然后靶向外部根细胞类型，如外皮层，形成不透水屏障，以减少根系水分损失。最后看看方法植物细胞的注释生活很好，有你更好。
38620编辑于 2025-05-02- 来自专栏文献分享及代码学习
空间转录组揭示玉米胚乳发育过程中细胞异质性的研究
在发育的早期阶段中，受精的胚珠经历快速的细胞分裂和分化，但尚未发生大量的储存物质积累。在10天后，细胞命运主要由细胞分化的停止决定，籽粒开始积累淀粉颗粒、蛋白质和油脂等储存物质。 在韧皮部区域卸载后，蔗糖要么通过细胞壁转化酶被分解成果糖和葡萄糖，然后被单糖转运蛋白摄取，要么直接被蔗糖转运蛋白（SUTs）在谷粒的通道中转运，以进行营养输送。 研究人员还通过验证标记基因的存在来验证这些新的细胞类型，并整合了解剖学信息，进一步揭示了这些细胞群体的功能。 传统的转录组只能将一块组织的信息解析清楚，而以前我经常解析的单细胞转录组是将整个组织进行悬液制备，而进行后续的单细胞的标记，这时丢失了空间信息，而空间组学是将样本进行了固定，可以明确样本中不同细胞组织的位置 ，而单细胞空间转录组学是提供一个3D的信号维度，将所有的组织进行固定，为每一个位置的细胞进行单细胞的标记，为后续的亚群降维提供了较好的细胞类型确定，解析了更多的信息，在分辨率的层次上更加精细。
80510编辑于 2024-03-30 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
单细胞||SingleR鉴定细胞类型
给定具有已知标签的样本（单细胞或RNAseq）参考数据集，它将基于与参考数据的相似性标记测试数据集中的新细胞。 对所有标签重复此操作，然后将得分最高的标签作为此细胞的注释。 选择性执行微调 ? 为了提高速度，我们只选取100个细胞来标记细胞类型。 输出的每一行都包含单个细胞的预测结果。 与默认检测算法相比，此方法更慢，但更适合单细胞数据。
6.4K32发布于 2020-05-04 - 来自专栏生信菜鸟团
Cell | 单细胞转录组揭示肝实质细胞及NPC细胞的早期细胞谱系
为了解决这些问题，该研究分析了从胚胎E7.5天(内胚层祖细胞被指定时)到E10.5天(肝实质细胞和非实质细胞谱系出现时)的45334个单细胞转录组。 该研究描述了两种不同的间皮细胞类型以及早期肝星状细胞，并揭示了这些细胞群的不同时空分布。该研究捕获了成肝细胞特异性和迁移的转录谱，包括肝充质细胞类型的出现和成肝细胞集体迁移的证据。 ? 为了更清楚地肝细胞类型的发生，该研究对内胚层、间充质干细胞和内皮细胞系分别进行了研究。这些细胞系单独进行了可视化，使用Harmony包和Palantir包进一步分析，在发育层面重建细胞系的关系。 2.肝窦和血管内皮细胞在E9.5由共同的内皮祖细胞分化而来 该研究分析了从E7.5到E10.5的2,066个内皮细胞和造血细胞的转录组。 聚类后得到4个亚群，分别为成血管细胞、造血祖细胞、内皮细胞和肝窦内皮细胞（HSECs）；并用拟时序看了他们潜在的发展进化关系。 ? ?
3.1K20发布于 2020-11-11 - 来自专栏生信宝典
单细胞文章专列——细胞图谱
摘要：单细胞测序是分析复杂系统中细胞异质性的宝贵工具。然而，我们尚未获得人类全面的单细胞图谱。在这里，我们使用单细胞mRNA测序来确定所有主要人体器官的细胞类型组成，并构建人类细胞图谱（HCL）。 我们发现了五种干/体细胞类型（间质细胞，肌样细胞，支持细胞，内皮细胞，巨噬细胞），并观察了生殖-干细胞相互作用和关键的人鼠之间的差异。 我们的分析揭示了在疾病中活跃的白细胞的21个子集，包括多类髓样细胞，T细胞，自然杀伤细胞和B细胞，它们既显示促炎反应又显示消炎反应。 在传导气道中，异质的基底细胞群产生特化的管腔细胞，用于清除粘液纤毛。在这里，我们对人支气管上皮细胞和小鼠气管上皮细胞进行单细胞谱分析，以获得传导气道中的细胞类型及其在稳态和再生中的行为的全面普查。 植入后，特定途径和转录因子触发细胞滋养细胞、外渗细胞滋养细胞和合胞滋养细胞的分化。着床时，外胚层经历向多能性的转变，这些细胞的转录组一直维持到原始条纹的产生。这些发育过程是由不同的多能性因子驱动的。
2.8K41发布于 2020-10-30 - 来自专栏单细胞天地
CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞
如果你也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。 今天讲解第三步：根据一些基因的表达来区分细胞是否属于免疫细胞。 我在单细胞天地的教程：是否是免疫细胞很容易区分那是否是肿瘤细胞呢？ 不同标记基因在不同细胞亚群的表达情况 其中PTPRC基因代表的是CD45分子，是免疫细胞的标记，所以可以使用它来区分： # Annotate Immune vs Nonimmune clusters # table(sce@meta.data$immune_annotation) # Make and save relevant plots 接下来可以进行 TSNE plot 可视化，看到免疫细胞和非免疫细胞是泾渭分明 TSNE plot 可视化看免疫细胞 ---- ----
2.1K32发布于 2020-09-23 - 来自专栏单细胞天地
肝上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是肝癌既然是来源于肝这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 我们早期大量关于使用infercnv来推断肿瘤单细胞转录组数据里面的拷贝数的教程： CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 CNS图表复现13—使用inferCNV来区分肿瘤细胞的恶性与否 CNS 而且我们常见的巨噬细胞在肝脏里面被改名成为了Kuffer cell：枯否细胞 而我们常见的成纤维细胞，在肝脏里面被改名成为了 Hepatic stellate cell：肝星状细胞 大家也可以去测试一下这些基因在你的肝脏单细胞数据集里面是否好用 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
2.4K60编辑于 2022-04-18 - 来自专栏单细胞天地
乳腺上皮细胞单细胞亚群
绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是乳腺癌既然是来源于乳腺这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 但是上面的文章并没有针对乳腺上皮细胞进行细分，如果要分，首先得通过inferCNV等算法从上面的上皮细胞里面挑选到少量比例的正常细胞。 虽然绝大部分乳腺癌单细胞研究都并不会涉及到正常上皮细胞的细分亚群，因为有一些研究本来就是仅仅是关心肿瘤微环境所以在测序的时候就有目的过滤了非免疫细胞后进行单细胞建库 测序。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
1.3K30编辑于 2022-04-18 - 来自专栏Linux基础入门
单细胞转录组 | 细胞聚类分析
前言 单细胞测序的细胞数目成千上万，在后续分析中需要对其进行注释，但是对每一个细胞都进行注释不现实，因此我们需要对这些细胞进行聚类，这样只需要对聚类生成的cluster进行注释就可以了（聚成一类的细胞大概率是相同的细胞类型 目前Seurate采用的是谱聚类，基于共享最近邻图和模块化优化的聚类算法识别细胞簇。聚类算法原理请看：你知道scRNA-Seq细胞聚类的算法原理嘛？ 本文框架 1. 读取数据 该数据为标准化后储存降维信息的数据，降维数据获取请查看：单细胞转录组 | 数据降维 scRNA <-load("scRNA1.Rdata") 5. 细胞聚类 5.1 构建SNN图（最近邻图） FindNeighbors函数格式：FindNeighbors(object,dims = 1:10,……) object：标准化后存储PCA信息的Seurat ## 识别细胞簇 scRNA1 <- FindClusters(scRNA1, resolution = 1) ## 查看每一类有多少个细胞 table(scRNA1@meta.data$seurat_clusters
1.8K40编辑于 2022-12-20 - 来自专栏单细胞天地
培养细胞单细胞悬液制备
背景介绍 一般细胞培养分为悬浮培养和贴壁培养，由于细胞的增殖有可能形成大小不等的细胞团块或连接成片。 活体体内细胞当离体置于体外培养时大多数以贴壁方式生长，主要包括正常细胞（例如：成纤维细胞、巨噬细胞、神经胶质细胞、心肌细胞以及肝、肺、肾、乳腺、皮肤细胞等）和肿瘤细胞，一般用胰酶消化；临床上常见的脱落细胞经过简单离心过筛处理就能制备成单细胞悬液 人培养细胞示意图 材料和试剂耗材 实验流程 贴壁细胞： 将培养细胞用0.25 % ~ 5 % 胰蛋白酶消化1 ~ 5 min（根据室温情况而定），至光镜下见到贴壁细胞间出现筛状间隙为止，弃去消化液，加 弃上清，加pH 7.4的PBS液5~8 mL，低速短时离心，800~1000 r/min 离心3~5 min；重复 2~3次，以去除细胞悬液中的细胞碎片。 加少许PBS液，将沉淀细胞轻轻吹打均匀。 ； 加少许PBS液混匀沉淀细胞，加固定液或低温保存备用。
99630编辑于 2022-03-14 - 来自专栏单细胞天地
肺上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是肺癌既然是来源于结直肠这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 ： 近十种细胞亚群 大家也可以去测试一下这些基因在你的肺部单细胞数据集里面是否好用。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群 ，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释
1.6K21编辑于 2022-04-18
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