Hvordan man finder markørgener i celleklynger

- Input:Enkeltcellede RNA-seq-data (tællematrix)

- Kvalitetskontrol (QC):Fjern celler og gener af lav kvalitet

- Datanormalisering:Normaliser dataene for at korrigere for tekniske skævheder

2. Klynger

- Udfør klyngedannelse på de normaliserede data for at identificere celleklynger

- Forskellige klyngemetoder kan bruges (f.eks. k-betyder, hierarkisk klyngedannelse, Louvain)

3. Markørgen-identifikation

- For hver klynge:

- Beregn den gennemsnitlige ekspression af hvert gen på tværs af celler i klyngen

- Sammenlign den gennemsnitlige ekspression af gener i klyngen med den i andre klynger

- Identificer gener, der er højt udtrykt i klyngen sammenlignet med andre klynger

4. Markørgenvalidering

- Yderligere kriterier kan anvendes til at vælge markørgener:

- Foldændring:Overvej gener med en høj foldændring mellem klyngen og andre klynger

- Statistisk signifikans:Brug statistiske test (f.eks. t-test, Wilcoxon-test) til at vurdere signifikansen af ​​udtryksforskelle

- Specificitet:Sørg for, at markørgener udtrykkes selektivt i klyngen af ​​interesse

5. Fortolkning og visualisering

- Analysere funktioner og veje forbundet med de identificerede markørgener

- Generer varmekort, vulkanplot eller andre visualiseringer for at præsentere markørgenerne og deres ekspressionsmønstre

6. Validering i uafhængige datasæt (valgfrit)

- For at øge tilliden skal du validere de identificerede markørgener i et uafhængigt datasæt, hvis det er tilgængeligt.