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목록전체 글 (217)
바이오 대표
[ 공간전사체 논문 ] FFPE 이용 가능한 공간전사체 툴 비교/밴치마킹 (10x Xenium vs Vizgen MERSCOPE vs Nanostring(bruke) CosMX) "Systematic benchmarking of imaging spatial transcriptomics platforms in FFPE tissues" 2023.12
⇒ OVERALLCell Segmentation 은 지금 2025/02에는 또 달라졌을 수도 있지만 해당 페이퍼에서는 CosMx가 Segmentation은 잘하지만, Cell type recovery based on gene markers는 Xenium이 확실히 뛰어난다. 만약 샘플이 오래되어서 RNA degradation 이 심하면 Xenium와 같이 fewer landing sites, heavily amplified 되는 프로레스가 가장 적합하다. 샘플 퀄리티가 좋으면 어떤 플랫폼이든 비슷한 결과를 보인다.참고로 최근에 'proseg'라고 segmentation하는 툴 나온게 있는데 확인해볼만 하다.https://github.com/dcjones/proseg Spatial Transcriptomic..
[ 논문 brain ] Glutamate/GABA 가 무엇일까? 뇌세포를 활동/억제 상태로 만드는 신경 전달 물질
""The glutamate/GABA-glutamine cycle: aspects of transport, neurotransmitter homeostasis, and ammonia transfer" 요약 읽고 유투브 찾아봤는데 너무 설명쉽게 알려준 영상 있어서 이를 이용합니다. 참고: https://www.youtube.com/watch?v=wP9QD-5FL5U 뉴런/뇌세포는 [1]Excitatory (흥분성) [2]Inhibitory (억제성) 두 역할을 합니다. 흥분성 일 때, 뉴런은 다른 뉴런들을 자극해, 전기 메세지에 반응하고 전달하도록 하는 반면, 억제성 뉴런은 해당 반응을 억제하는 역할을 합니다. 뉴런이 흥분성인지 억제성인지는 세포막을 기준으로 주위의 전압 값에 의해 결정됩니다. 밖보다 뉴런..
[ R 시각화 ] R 언어로 그리는 이쁜 히트맵 (Heatmap) - complexHeatmap
데이터를 시각화 하는 것은 의미 있는 해석을 하기 위해 중요한 단계입니다. 해당 글에서는 R 언어을 이용해서 히트맵을 그리는 다양한 패키지 중 (pheatmap, ggplot, complexheatmap) 중 파라미터들를 이용해서 이쁘게 그릴 수 있는 complexheatmap()에 관하여 알아보겠습니다. ComplexHeatmap heatmap을 그릴 때, 필요한 요소는 matrix 입니다. 하지만 좀 더 이쁜 그림을 위해 다음과 같은 요소들을 사용할 수 있습니다. 필수! matrix (ex. gene vs sample counts) 선택 color heat_colors colorRamp2 선택 column annotation colanno HeatmapAnnotation 선택 row annotatio..
[ 싱글셀 논문 ] Gene Network 모델 (SCENIC vs WGCNA) “Single-cell network biology for resolving cellular heterogeneity in human diseases” (2020)
Single-cell network biology Network 찾는 방법 Bulk RNAseq 에서는 Boolean networks, Bayesian networks, ordinary differential equations (ODEs), information theory, regression, and correlation18,19,20 와 같은 방법이 사용되었습니다. scRNAseq 에서도 위의 방법 사용 가능하지만, 싱글셀로만 얻을 수 있는 정보를 이용하기도 합니다. 예로, trajectory analysis (psueotime 정보) 를 기반으로 하는 방법이 있습니다. 즉, 세포들이 특정 developmental/differentiation 상태에 있다고 가정하고 시간대로 나열한, time-ord..
[ Deeptools ] DBS(differential binding sites) 를 Deeptools의 ComputeMatrix와 plotHeatmap을 이용해서 시각화하기
DBA (Differential Binding sites) visualization Chipseq 이나 Cut&Run, Cut&Tag 기술을 이용해서, target antibody가 붙는 sequence 정보를 얻을 수 있고 어느 지역에 더 많이 붙는지 DBA(differential binding sites analysis) 분석을 할 수 있다. 해당 글에서는 DBA(differential binding analysis) 로 확인된 지역을 Deeptools 의 computeMatrix 와 plotHeapmap을 이용하여 시각화 할 것이다. Step 1. bigWigMerge (ucsc-bigwigmerge v377) multiple bigWigs → A single Bedgraph file bigWigM..
[ IGV ] IGV 에 custom annotation track 만들고 업로드 하기 (유전자 이름으로 검색)
Custom annotation track IGV에서 annotation track을 통해 원하는 유전자 검색으로 해당 위치를 관찰 할 수 있다. 하지만 내가 가지고 있는 데이터가 custom 이여서 유전자 검색이 되지않아서 custom annotation track을 만들어 보았다. How? 보통 “standard’ gene track 은 ncbi refseq 형식이다. 예로, ncbiRefSeq.sorted.txt and ncbiRefSeq.sql (참고 링크와, 그림1,2 참고). Custom genome을 가지고 있다면 annotation track 을 그림2 와 같은 format으로 만들어 줄수 있다. 이는 [1] gtf파일이 있으면 ucsc의 ‘gtfToGenePred’ 로 만들고 [2] co..