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MATLAB微分方程代码-PseudoDynamics:单细胞RNA-seq时间序列的动态建模

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简介:
PseudoDynamics是用于MATLAB的开源工具箱,专注于通过构建和模拟动力学模型来分析单细胞RNA测序的时间序列数据。 该存储库包含了在手稿“超越伪时间:从单细胞RNAseq时间序列学习种群动态”中介绍的所有应用案例中的示例代码,这些案例使用了伪动力学方法。安装指南指出,伪动力学并不是一个需要独立安装的软件包,而是一组Matlab脚本,在每个应用案例中都需要在Matlab会话中进行调整和调用。伪动力学依赖于AMICI和PESTO的功能来模拟偏微分方程(PDE)系统,并执行参数估计。这两个工具箱都是第三方提供的接口/工具包,需要安装它们才能使伪动力学正常工作,请参考相应的Github存储库上的安装说明。 该存储库中提供了用于执行伪动力学模型参数估计的脚本和所有示例的工作流程。这些例子包括: - 克莱因(Klein):数据来自克莱因等人2015年的研究,涉及小鼠胚胎干细胞体外分化过程中的单细胞RNA-seq。 - Maehr:基于Kernfeld等人2018年及Fischer等人的研究成果,涵盖胸腺T细胞成熟过程中采集的单细胞RNA-seq数据。 此外还包含了一个介绍性示例。

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  • MATLAB-PseudoDynamicsRNA-seq
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    PseudoDynamics是用于MATLAB的开源工具箱,专注于通过构建和模拟动力学模型来分析单细胞RNA测序的时间序列数据。 该存储库包含了在手稿“超越伪时间:从单细胞RNAseq时间序列学习种群动态”中介绍的所有应用案例中的示例代码,这些案例使用了伪动力学方法。安装指南指出,伪动力学并不是一个需要独立安装的软件包,而是一组Matlab脚本,在每个应用案例中都需要在Matlab会话中进行调整和调用。伪动力学依赖于AMICI和PESTO的功能来模拟偏微分方程(PDE)系统,并执行参数估计。这两个工具箱都是第三方提供的接口/工具包,需要安装它们才能使伪动力学正常工作,请参考相应的Github存储库上的安装说明。 该存储库中提供了用于执行伪动力学模型参数估计的脚本和所有示例的工作流程。这些例子包括: - 克莱因(Klein):数据来自克莱因等人2015年的研究,涉及小鼠胚胎干细胞体外分化过程中的单细胞RNA-seq。 - Maehr:基于Kernfeld等人2018年及Fischer等人的研究成果,涵盖胸腺T细胞成熟过程中采集的单细胞RNA-seq数据。 此外还包含了一个介绍性示例。
  • RNA数据析(scRNA-Seq
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    简介:单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况,为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据,以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。 为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献!如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难,维护人员会尽力提供帮助。 请熟悉我们的规定,并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献,我们使用GitHub流,在相关章节中对此有详细解释。 本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ,如果您想引用此课程,请向他们咨询。 作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。
  • 利用ChIP-seqRNA-seq数据析跨系中转录因子与组蛋白修饰共定位及变化
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    本研究运用ChIP-seq和RNA-seq技术,深入分析了不同细胞系中转录因子与其靶基因调控区域的结合模式以及伴随的组蛋白修饰状态,揭示了两者在时空维度上的相互作用及其动态变化规律。 背景:转录因子(TFs)与组蛋白修饰(HMs)之间的相互作用在基因表达的精确调控中扮演着关键角色。这些分子间互动的具体机制及其在正常生理状态及疾病中的动态变化目前尚未完全明了。随着RNA-seq和ChIP-seq等基因组学技术的发展,我们现在能够通过整合这两种类型的数据来研究TFs与HMs之间的相互作用。 方法:本段落提出了一种综合分析管道,用于探究55个转录因子和11种组蛋白修饰的共定位情况,并利用了ENCODE项目提供的匹配ChIP-seq及RNA-seq数据。这些数据涵盖了人类GM12878和K562细胞系中的动态变化。 结果:基于转录起始位点(TSS)附近的结合富集,我们将TFs与HMs分为三种类型,并提出了一组统计指标来表征它们之间的共定位模式。研究发现,在五个不同的细胞系中,Rad21、SMC3和CTCF表现出显著的共定位现象;GM12878中的高分辨率Hi-C数据进一步证实了这些因子在维持染色质三维结构中的作用。 此外,我们还观察到在两个不同的人类细胞系(GM12878与K562)之间有17对TF-TF相互作用表现出高度的动态变化。这表明即使是在相似条件下,转录调控网络也可能存在显著差异。 结论:通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据的研究揭示了跨细胞系中转录因子和组蛋白修饰共定位及其动态变化的新见解,为理解基因表达调控提供了新的视角,并对未来的生物医学研究具有重要的指导意义。
  • 预测中MATLAB及其
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    本简介探讨了利用MATLAB进行时间序列分析与预测的方法,并提供了相关编程示例和实践技巧。 时间序列是按照时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据集合。分析这些数据的方法构成了数据分析的一个重要领域,称为时间序列分析。
  • RSCS:结合RNA-seq与小RNA-seq策略
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    RSCS是一种创新策略,它巧妙地融合了RNA-seq和小RNA-seq技术,为全面解析基因表达调控网络提供了强大工具。 RNA-seq和小RNA-seq是现代生物信息学中的两种重要高通量测序技术。RNA-seq主要用于全面分析细胞或组织的转录本表达水平,并揭示基因表达谱;而小RNA-seq则专注于研究长度为20-30个核苷酸的小分子非编码RNA,如miRNA、siRNA和piRNA等。 在生物学研究中,这两种技术通常单独使用。然而,各自提供的信息有限。RSCS(即RNA-seq与小RNA-seq的组合策略)是一种创新方法,旨在通过整合这两类数据提高转录组注释的精度和深度。这一策略特别适用于哺乳动物样本的研究,因为它们具有复杂的基因组结构、多样化的转录本以及非编码RNA在调节生理过程中的重要作用。 RSCS计算流程通常包括以下步骤: 1. 数据预处理:使用工具如FastQC检查原始测序数据的质量,并通过Trimmomatic或Cutadapt去除低质量读段和接头序列。 2. 对齐:使用STAR、HISAT2 或 Tophat2 等对RNA-seq数据进行基因组对齐,小RNA-seq则通常用Bowtie2或miRDeep2与已知的小RNA数据库比对。 3. 转录本组装:对于RNA-seq数据,可以使用Cufflinks、StringTie 或 TransABySS等工具进行转录本的组装工作。 4. 定量分析:利用DESeq2、edgeR或Cuffdiff识别基因和转录本在不同条件下的表达差异。 5. 小RNA功能分析:通过miRDeep2、sRNAbench或TargetScan来鉴定小RNA的功能及预测其靶标基因。 6. 结合分析:将来自RNA-seq与小RNA-seq的数据整合,采用Bioconductor软件包或者自定义脚本发现新的剪接变异体、未注释的转录本以及非编码RNA的作用机制,并探究miRNAs和mRNAs之间的相互作用。 7. 功能富集分析:使用GOseq、DAVID或Enrichr等工具进行基因功能及通路富集分析,以解释所识别到的基因或者转录本的功能意义。 通过编写Shell脚本来自动化这些步骤可以提高效率并确保一致性。RSCS策略能够为复杂哺乳动物转录组提供更全面和精确的信息解析能力,并有助于深入理解调控网络及其在疾病研究、药物靶点发现以及生物标志物鉴定中的应用价值。
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    本教程详细介绍了使用R语言中的Monocle包进行单细胞RNA测序数据的拟时间序列分析方法,并通过四个具体案例帮助读者掌握实际操作技巧。适合生物信息学研究人员学习参考。 Monocle是目前单细胞测序数据分析中最常用的拟时间序列分析R语言包。本教程在官方文档之外提供了4个学习案例。
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    本书深入浅出地介绍了利用MATLAB进行时间序列建模与预测的方法和技巧,并提供了丰富的程序代码实例。适合数据科学爱好者和技术从业者阅读参考。 时间序列是按照时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据集合。分析这类数据的方法构成了数据分析的一个重要分支,称为时间序列分析。
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    本书专注于介绍如何使用MATLAB进行时间序列数据的建模与预测,提供了详细的编程实例和代码解析,适合数据分析人员和技术爱好者学习。 时间序列是按照时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据集合。分析这些数据的方法构成了数据分析的一个重要领域,称为时间序列分析。
  • 预测中MATLAB应用及
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    本书专注于利用MATLAB进行时间序列建模与预测的应用实践,通过详实的案例和丰富的程序代码解析时间序列分析方法。 时间序列是按照时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据集合。分析这类数据的方法构成了数据分析的一个重要分支,称为时间序列分析。
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