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Single cell RNA sequencing e analisi trascrittomica
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Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) permette di misurare l'espressione genica a livello singolo cellula, risolvendo i limiti del bulk RNA-sequencing. TECNICHE come 10x Genomics e algoritmi come t-SNE e UMAP identificano popolazioni cellulari diverse. ANALISI FARMACOLOGICA e espressione differenziale rilevano geni deregolati, mentre ANALISI DI PATHWAY identificano i pathway biologici coinvolti. CITE-seq e scATAC-seq estendono queste tecniche a modificazioni istoniche e accessibilità della cromatina.
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- Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) permette di misurare l'espressione genica a livello di singola cellula, risolvendo i limiti del bulk RNA-sequencing che misura un'expression genica media.
- Durante la scRNA-seq, le cellule vengono isolate e preparate per la library, poi sequenziate. Dati come count matrix e grafici a violino aiutano ad identificare cellule di bassa qualità, mentre tecniche di feature selection e dimensionality reduction permettono di analizzare i dati.
- Analisi dei cluster utilizzando algoritmi come PCA, t-SNE e UMAP, seguiti da cell annotation per la denominazione delle popolazioni cellulari basate su marcatori espressi. Analisi downstream includono l'identificazione di pathway biologici e l'espressione differenziale dei geni.
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