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接觸過單細胞轉錄組數據的小伙伴們都知道，數據的核心結果在于根據每個細胞的基因表達數據，來對細胞進行分群分類。現有通用的分析思路如下：首先根據轉錄組稀疏矩陣，通過計算和分析，找到不同的細胞Cluster，并找到每一類集群的Marker基因。根據已有對細胞特定Marker基因的認識，來對細胞可能的集群進行分類。因此，在該框架下，可以得到以下幾個圖： 圖1. A．t-SNE細胞分群圖及B細胞標記；B. B 細胞4個Marker基因標記分布圖 上述結果有兩個特點：1.通過在Marker基因中尋找存在的細胞marker對細胞進行標記，但無法給出可靠性評價；2.只能用一個基因的表達模式來反應細胞特征，無法同時對幾個基因進行整合展示。因此，能不能將上述多個基因同時對細胞分群結果進行分類和量化，從基因集的角度來反應細胞的類群？ 通過對最近發表分析算法的調研和調試，我們實現了這樣一個需求。我們以上述標記基因: MS4A1......閱讀全文
接觸過單細胞轉錄組數據的小伙伴們都知道，數據的核心結果在于根據每個細胞的基因表達數據，來對細胞進行分群分類。現有通用的分析思路如下：首先根據轉錄組稀疏矩陣，通過計算和分析，找到不同的細胞Cluster，并找到每一類集群的Marker基因。根據已有對細胞特定Marker基因的認識，來對細胞可能的集群進
接觸過單細胞轉錄組數據的小伙伴們都知道，數據的核心結果在于根據每個細胞的基因表達數據，來對細胞進行分群分類。現有通用的分析思路如下：首先根據轉錄組稀疏矩陣，通過計算和分析，找到不同的細胞Cluster，并找到每一類集群的Marker基因。根據已有對細胞特定Marker基因的認識，來對細胞可能的集
近年來，隨著測序技術的迅猛發展，單細胞測序技術已逐漸走入人們視野。2013年，單細胞測序技術成為《自然》評選的“Method of the Year”。大多數的基于NGS的基因檢測，都是在大量細胞宏觀水平上，對整個細胞群進行遺傳分析。單細胞測序技術則是在單個細胞的水平上，對其遺傳物質進行檢測，從
治愈癌癥(cancer)是一個難題，長期以來研究人員們一直在苦苦探索。我們目前知道，致癌的過程與許多因素有關，但如果我們能阻止其中的任何一個步驟，癌細胞便無法形成。因此，探測致癌物質的技術與癌細胞的及時發現就顯得尤其重要！然而截至目前為止，研究人員們仍無法研究出一種簡易基因測試法或綜合的方法來檢測出
如果我們能阻止其中的任何一個步驟，癌細胞便無法形成。因此,探測致癌物質的技術與癌細胞的及時發現就顯得尤其重要！然而截至目前為止，科學家們仍無法研究出一種簡易基因測試法或綜合的方法來檢測出可能的致癌物。因此，致癌物對ＤＮＡ的作用仍是癌癥研究的一個重要課題。遺傳毒物學為一專門研究化學及各類物質對人體遺傳
電位分析法（potentiometric analysis）是以測量原電池的電動勢為基礎，根據電動勢與溶液中某種離子的活度(或濃度)之間的定量關系（Nernst 方程式）來測定待測物質活度或濃度的一種電化學分析法。它是以待測試液作為化學電池的電解質溶液，于其中插入兩支電極，一支是電極電位隨試液中待測
華聯于 2012 年 7 月~ 9 月的科技專題中，介紹芯片實驗設計時，概略介紹了一些常用的數據分析方法，有許多客戶及好學的讀者紛紛來信，希望我們另辟單元，仔細教學這些對他們很有幫助的分析軟件；數據分析素來是華聯的強項之一，我們很樂意也很興奮地開辟這個新單元 - 數據分析教學，本期以主成份分析法
數據分析介紹(I) 主成份分析法
觸碰過單細胞轉錄組統計數據的朋友們都了解，統計數據的關鍵結果取決于依據每一體細胞的基因的表達統計數據，來對體細胞開展“分類”歸類。目前通用性的剖析構思給出：最先依據轉錄組稀疏矩陣，根據測算和剖析，尋找不一樣的體細胞Cluster，并尋找每類別集群服務器的Marker遺傳基因。依據現有對體細胞特殊
光譜定性分析就是根據光譜圖中是否有某元素的特征譜線(一般是最后線)出現來判斷樣品中是否含有某種元素。定性分析方法常有以下兩種。(1)標準試樣光譜比較法將要檢出元素的純物質或純化合物與試樣并列攝譜于同一感光板上，在映譜儀上檢查試樣光譜與純物質光譜。若兩者譜線出現在同一波長位置上，即可說明