바이오 대표

⇒ 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..

""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..

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..

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..