一文詳解snRNA-seq
小云又來(lái)嘍！今天小云看到了一些snRNA-seq的數(shù)據(jù)，那snRNA-seq是什么，又與scRNA-seq有什么異同呢，下面小云就和大家分享一下。
snRNA-seq是單細(xì)胞核酸測(cè)序（single nucleus RNA sequencing）的一種方法，它可以用于在單個(gè)細(xì)胞核級(jí)別上研究細(xì)胞表型。相比于傳統(tǒng)的單細(xì)胞RNA測(cè)序，單個(gè)細(xì)胞核的RNA可以更容易地被捕獲，因此可以更好地保留細(xì)胞的原始特性，并且不會(huì)受到細(xì)胞溶解等因素的影響。
在snRNA-seq中，單個(gè)核被包裹在膠體顆粒中，其中包含了反轉(zhuǎn)錄和擴(kuò)增RNA的反應(yīng)混合物。反轉(zhuǎn)錄后，擴(kuò)增產(chǎn)物將被測(cè)序。該技術(shù)難度較高，因?yàn)楹颂崛『头崔D(zhuǎn)錄需要特別的注意以避免RNA降解和/或RNA質(zhì)量退化造成的誤差。
snRNA-seq在各種研究方向中都已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，比如神經(jīng)系統(tǒng)、腫瘤學(xué)、心血管生物學(xué)等。例如，上述第二篇知識(shí)來(lái)源描述的研究使用snRNA-seq對(duì)心臟組織進(jìn)行了分析，揭示了新生兒心臟中有一個(gè)未成熟的心肌細(xì)胞群體，這個(gè)群體會(huì)響應(yīng)心臟組織受損，并啟動(dòng)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)來(lái)支持再生反應(yīng)。
scRNA-seq和snRNA-seq的異同有哪些呢？
scRNA-seq和snRNA-seq都是單細(xì)胞級(jí)別的RNA測(cè)序方法，它們主要的區(qū)別在于樣本處理過(guò)程中所使用的細(xì)胞類型。scRNA-seq用于研究單個(gè)完整的細(xì)胞，包括細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)中的RNA；而snRNA-seq用于研究單個(gè)細(xì)胞核中的RNA。因此，相比于scRNA-seq，snRNA-seq可以更好地保留細(xì)胞的原始特性，并且不會(huì)受到細(xì)胞溶解等因素的影響。
通常情況下，snRNA-seq的數(shù)據(jù)量較小，需要對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格的控制和篩選。另外，在數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析方面，由于細(xì)胞核提取和反轉(zhuǎn)錄等步驟的影響，snRNA-seq與scRNA-seq也存在一些不同之處。
綜上，盡管scRNA-seq和snRNA-seq都是單細(xì)胞RNA測(cè)序方法，它們?cè)跇颖咎幚?、?shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)預(yù)處理等方面具有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用。選擇合適的方法取決于研究對(duì)象、科學(xué)問(wèn)題和實(shí)驗(yàn)條件。
snRNA-seq也可以使用seurat進(jìn)行下游分析，代碼示例如下：
#加載包library(Seurat)#加載數(shù)據(jù)counts <- Read10X("path/to/filtered_gene_bc_matrices_h5.h5")metadata <- read.csv("path/to/metadata.csv")# 創(chuàng)建Seurat對(duì)象seurat <- CreateSeuratObject(counts, metadata)seurat <- NormalizeData(seurat)seurat <- FindVariableFeatures(seurat)seurat <- ScaleData(seurat)
#降維、聚類seurat <- RunPCA(seurat)seurat <- FindNeighbors(seurat, dims = 1:20)seurat <- FindClusters(seurat, resolution = 0.6)seurat <- RunUMAP(seurat)# 可視化結(jié)果DimPlot(seurat, reduction = "umap", label = TRUE)
以上就是小云的分享，大家學(xué)會(huì)了嗎？也可以找一些單細(xì)胞核測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)踐哦。
在分析過(guò)程中，不可避免會(huì)遇到基因名稱轉(zhuǎn)換過(guò)程，那這里小云給大家推薦一個(gè)實(shí)用快捷的小工具：不同物種之間的同源基因名稱轉(zhuǎn)換（http://www.biocloudservice.com/118/118.php）大家可以用起來(lái)哦。
