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多组学文献分享
多组学百问系列
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Q:单细胞转录组基因调控网络推断方法有哪些?A:Answer:基因的表达水平是由基因间或者基因与小分子间的相互作用决定的,揭示这些调控作用是基因调控网络(GRN)推理方法的目标。目前scRNA-seq...
Q:常见单细胞标记基因数据库有哪些?A:Answer: 标记基因作为细胞类型识别过程中关键参考信息,对单细胞转录组下游分析任务具有重要影响。常见的单细胞标记基因数据库有CellMarker、...
Q:如何筛选高变基因?A:Answer: 高变基因是指在不同细胞中表达量具有显著差异的基因。高变基因在不同细胞之间的表达差异可以对识别细胞的特性提供重要信息。筛选高变基因,一方面把能够反映细胞间差异的...
Q:常见doublet细胞过滤方法有哪些?A:Answer: 为了解决测序过程中出现的doublet问题,大量doublet细胞过滤方法被开发,包括Scrublet、doubletCells...
Q:什么是单细胞转录组doublet问题?A:Answer:单细胞转录组测序的doublets问题就是:"双细胞 doublet",即一个液滴或一个微孔中包含了2个或多个细胞的情况...
Q:注释背景A:为了更好地理解您的数据并利用现有知识,弄清楚数据中每个细胞的“细胞身份”非常重要。根据已知(或有时未知)的细胞表型标记数据中的细胞组的过程称为“细胞注释”。虽然注释细胞的方法有很多(例...
Q:聚类A:在 scRNA-seq 数据分析中,我们通过查找与已知细胞状态或细胞周期阶段相关的细胞身份来描述数据集中的细胞结构。这个过程通常称为细胞身份注释。为此,我们将细胞组织成簇,以推断相似细胞的...
Q:降维A:并非所有基因都具有信息性,并且对于基于其表达谱的细胞类型聚类任务很重要。我们的目标是通过特征选择来降低数据的维度,下一步可以通过降维算法进一步降低单细胞 RNA-seq 数据的维度。这些算...
Q:特征选择A:我们现在有了标准化的数据,它仍然保留了生物异质性,但减少了基因表达中的技术采样效应。单细胞RNA-seq数据集通常包含多达30,000个基因,到目前为止,我们仅删除了至少20个细胞中未...
Q:数据标准化A:单细胞数据集以及计数矩阵包含变化很大的方差项,分析数据集通常具有挑战性,因为许多统计方法假设数据具有统一的方差结构。“归一化”的预处理步骤旨在通过将可观察方差缩放到指定范围来调整数据...
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百沐生物孵化于复旦大学,核心团队由复旦大学、中科院、协和医院等知名科研院所的卓越科学家以及来自阿里、美团、小米、生物医药集团等头部互联网科技公司和大型药企集团的综合背景精英组成,专注于将人工智能(AI)技术与生物技术(BT)深度融合,为生命科学研究和精准医疗领域带来创新解决方案。 公司核心平台为自研单细胞平台(BMBIOS)和小沐AI平台(AIGOBIO)。
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