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单细胞专题 | 10.细胞周期分析
在分析单细胞数据时，同一类型的细胞往往来自于不同的细胞周期阶段，这可能对下游聚类分析，细胞类型注释产生混淆；由于细胞周期也是通过cell cycle related protein 调控，即每个阶段有显著的 marker基因；通过分析细胞周期有关基因的表达情况，可以对细胞所处周期阶段进行注释；在单细胞周期分析时，通常只考虑三个阶段：G1、S、G2M。 c("mgi_symbol"), martL = mouse, uniqueRows=T) humanx <- unique(genesV2[, 2]) # Print the first 6 对于每一细胞周期阶段（人/鼠）都有一组“maker基因对”集合。 1 0.972 0.958 0.000 2 0.999 0.370 0.003 3 0.986 0.427 0.000 4 1.000 0.161 0.000 5 0.909 0.000 0.855 6
2.5K31编辑于 2022-11-24 - 来自专栏Linux基础入门
单细胞转录组 | 细胞周期分析
我们找到的高变基因，常常会包含一些细胞周期基因，它们会导致细胞聚类发生一定的偏移，即相同类型的细胞在聚类时会因为细胞周期的不同而分开。 细胞周期分析 5.1 查看周期基因与高变基因的交集 在单细胞周期分析时，通常只需要考虑三个阶段：G1、S、G2M（G2和M当做一个阶段)。 "PCNA" "TYMS" "FEN1" "MCM2" "MCM4" "RRM1" "UNG" "GINS2" #[10] "MCM6" "PCNA" "TYMS" "FEN1" "MCM2" "MCM4" "RRM1" "UNG" "GINS2" # MCM6 6.
3.8K31编辑于 2022-12-20 - 来自专栏生物信息云
单细胞数据分析中scran包进行细胞周期分析时细胞周期marker基因的转换
对于每一细胞周期阶段（人/鼠）都有一组“maker基因对”集合。
1.2K30编辑于 2022-12-16 - 来自专栏单细胞天地
单细胞学习之细胞周期分析
3、scRNA-seq与cell cycle 在分析单细胞数据时，同一类型的细胞往往来自于不同的细胞周期阶段，这可能对下游聚类分析，细胞类型注释产生混淆； 由于细胞周期也是通过cell cycle related protein 调控，即每个阶段有显著的marker基因； 通过分析细胞周期有关基因的表达情况，可以对细胞所处周期阶段进行注释； 本篇笔记主要学习两种来自scran与Seurat包鉴定细胞周期的方法介绍与演示 在单细胞周期分析时，通常只考虑三个阶段：G1、S、G2M。 对于每一细胞周期阶段（人/鼠）都有一组“maker基因对”集合。 c("mgi_symbol"), martL = mouse, uniqueRows=T) humanx <- unique(genesV2[, 2]) # Print the first 6
7.4K43发布于 2020-12-24 - 来自专栏生信学习111
单细胞二次分群和细胞周期
sub.cells,features = top10)+ RotatedAxis() #no.5DoHeatmap(sub.cells, features = top5) + NoLegend()#no.6上面是单独显示也可以放回去 ，分为分裂期（M）和分裂间期（G1，S，G2），细胞处于不同的细胞周期时，代谢活跃状态和染色体的状态大不相同，所以在不同周期表达量是有差异的直接比较表达量是不可取的，不过得分情况，有些对下游的聚类和分群影响比较大 search for "data" layer in "RNA" assay yielded no results; utilizing "counts" layer instead.2.1.2 计算细胞周期评分 # 计算细胞周期评分check_cc = function(ob){ s.genes <- intersect(cc.genes$s.genes,rownames(ob)) g2m.genes < PCA函数处理之后meta.data多了3列，分别是s和g2m的评分以及推断的细胞周期table(ch1$Phase)ch2 = check_cc(marrow)table(ch2$Phase)PCAPlot
32410编辑于 2024-06-26 - 来自专栏单细胞天地
生物学背景知识之细胞周期推断
前 · 言 第二单元第九讲：生物学背景知识之细胞周期推断 上一次说到通过PAM50基因进行乳腺癌分型，利用的就是自己的表达矩阵和PAM50基因比较，看表达量变化进行分类。 细胞周期分类和PAM50类似，也是利用基因来推断G、S、M期(https://en.wikipedia.org/wiki/Cell_cycle) ? ERCC-00170 ERCC-00171 rowData names(0): colnames(768): SS2_15_0048_A3 SS2_15_0048_A6 ... 0610010F05Rik 0610010K14Rik NA "ENSMUSG00000042208" "ENSMUSG00000020831" 三者齐全，可以进行细胞周期计算 1 1.000 0.119 0.004 2 0.997 0.002 0.010 3 0.997 0.039 0.020 4 1.000 0.011 0.002 5 1.000 0.395 0.000 6
97420发布于 2020-03-31 - 来自专栏流式抗体推文
Elabscience 细胞周期检测试剂盒(红色荧光)：流式分析好搭档，细胞周期数据更精准
，为科研人员选择细胞周期检测工具提供全面参考。 检测原理细胞周期检测试剂盒(红色荧光)利用细胞内 DNA 与荧光染料 PI（碘化丙啶）特异性结合的特性，结合流式细胞术实现细胞周期分析。 应用领域肿瘤学研究：分析肿瘤细胞增殖活性，筛选抑制肿瘤细胞增殖的药物，探究化疗药物对肿瘤细胞周期的阻滞作用及诱导凋亡效果。 细胞生物学基础研究：研究基因敲除 / 过表达对细胞周期进程的影响，解析细胞周期调控机制。药物研发与评价：评估候选药物对正常细胞及病变细胞周期的影响，判断药物的安全性与有效性。 疾病机制研究：探讨心血管疾病、神经退行性疾病等病理状态下细胞周期异常的作用。
24810编辑于 2025-09-17 - 来自专栏单细胞学习小组
day9 二次分群和细胞周期
/day5-6/sce.Rdata")seu.obj = scep1 = DimPlot(seu.obj, reduction = "umap",label=T)+NoLegend()；p1my_sub /day5-6/sce.Rdata")#如果是多样本load(".. 0点附近的，就可以不用去除细胞周期的影响！ ob1对象1### 不考虑细胞周期f = "ob1.Rdata"if(! /day5-6/ref_BlueprintEncode.RData"if(!
25010编辑于 2024-07-01 - 来自专栏生信宝典
Seurat亮点之细胞周期评分和回归
系统介绍 通过计算各个细胞可能所处的细胞周期阶段的得分 (G1,S,G2期），并在预处理过程 (主要是ScaleData步骤)中将细胞周期得分作为混杂因素移除，从而排除单细胞所处细胞周期不同对基因表达和细胞分型的影响 marrow <- RunPCA(marrow, features = VariableFeatures(marrow), ndims.print = 6:10, nfeatures.print = 10 # 观察细胞周期基因的表达情况 RidgePlot(marrow, features = c("PCNA", "TOP2A", "MCM6", "MKI67"), ncol = 2) ? 再次根据细胞周期相关基因进行PCA分析时，也不分不出群了，说明移除细胞周期影响的效果还是比较好的。 如果细胞周期不合适时怎么办？ 上述过程去除了与细胞周期相关的所有信息。
3.7K31发布于 2019-09-08 - 来自专栏文献分享及代码学习
Seurat软件学习11-细胞周期内容的分析
今天细胞周期的计算，在很多的物种中，细胞周期的计算是一个很有意思的现象，比如在大豆根瘤细胞中，根瘤细胞的在不同的侵染期发生的内复制的现象也是人们很关注的事情；在人类的癌症细胞中，癌症细胞的快速增殖引起了癌变的发生 因此研究细胞的增殖周期和细胞周期的变化是十分重要的。 ，方法是根据典型的标记物计算细胞周期阶段的分数，并在预处理期间将这些分数从数据中回归。 ，跟上面的pca降维图比，不能较好的区分细胞周期的现象。 由于最佳的细胞周期标志物在不同组织和物种中都有很好的保守性，我们发现这个程序在不同的数据集上都能稳定可靠地工作。 Alternate Workflow 上述程序删除了所有与细胞周期相关的内容。
1.3K31编辑于 2023-03-28 - 来自专栏单细胞天地
Seurat4.0系列教程8：细胞周期评分和回归分析
此教程展示了如何通过基于传统细胞周期相关marker计算细胞周期得分，并在预处理过程中将这些分数从数据中回归，以消除 scRNA-seq 数据中细胞周期异质性的影响。 我们将尝试从数据中回归此信号，以便细胞周期异质性不会对 PCA 或下游分析造成影响。 ) ## PC_ 6 ## Positive: SELL, ARL6IP1, CCL9, CD34, ADGRL4, BPIFC, NUSAP1, FAM64A, CD244, C030034L19RIK CellCycleScoring()还可以通过set.ident = TRUE来将Seurat对象的身份设置为细胞周期分期。 这意味着分离非循环细胞和循环细胞的信号将保留，但是增殖细胞之间的细胞周期差异（通常是不感兴趣的）将被从数据中剔除。
2.8K31编辑于 2022-01-10 - 来自专栏生信情报站
细胞周期预测 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析 03
文章目录 一、介绍 二、预处理 三、获取细胞周期分数 四、在数据缩放期间回归出细胞周期得分 五、备用工作流程 一、介绍 前置知识：原创 Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq marrow <- RunPCA(marrow, features = VariableFeatures(marrow), ndims.print = 6:10, nfeatures.print = 10 head(marrow[[]]) # 可视化整个细胞周期标记的分布 RidgePlot(marrow, features = c("PCNA", "TOP2A", "MCM6", "MKI67"), ), nfeatures.print = 10) # 仅对细胞周期基因运行PCA时，细胞不再按细胞周期阶段分离 marrow <- RunPCA(marrow, features = c(s.genes 由于最佳的细胞周期标记在组织和物种之间极为保守，因此我们发现此程序可在各种数据集上稳定可靠地工作。 五、备用工作流程 上面的过程将删除与细胞周期相关的所有信号。
1.2K10发布于 2021-01-12 CKS1 GST Tag融合蛋白：细胞周期调控机制研究的核心工具
一、CKS1蛋白的生物学功能与调控机制CKS1是细胞周期调控网络中不可或缺的衔接蛋白，其主要功能是作为桥梁分子，将关键的细胞周期蛋白依赖性激酶与泛素连接酶复合物进行特异性连接。 通过与CDK-Cyclin复合物的相互作用，CKS1直接参与调控细胞周期关键节点的转变，尤其是驱动G1期向S期的过渡，并参与姐妹染色单体的分离过程。 因此，对CKS1蛋白结构与功能的深入解析，是阐明细胞周期失调分子机制及发现相关治疗靶点的重要基础。 三、CKS1GSTTag融合蛋白在分子机制研究中的应用纯化获得的CKS1GSTTag融合蛋白为细胞周期调控的体外研究提供了强有力的分子工具，其主要应用方向如下：1.蛋白质-蛋白质相互作用验证：-Pull-down 四、总结与展望CKS1GSTTag融合蛋白的成功制备与应用，为深入探索细胞周期调控的精密分子机制提供了不可或缺的技术支撑。
8710编辑于 2026-02-13- 来自专栏单细胞
Scanpy分析全流程(含harmonypy整合细胞周期矫正双细胞检测及去除)
该内容包含：1.10X数据整理和读取；2.Scanpy全流程(过滤降维聚类分群可视化)；3.harmonypy整合数据；4.细胞周期矫正；4.scrublet检测双细胞及去除上一次推文进行了Seurat match: sample_id = match[0] sample_to_file[sample_id] = filepathprint(sample_to_file)6. sc.pl.highly_variable_genes(adata)# 保留高变基因，去除其他基因，但其实可以不去除# adata = adata[:, adata.var.highly_variable]# adata细胞周期矫正 Seurats_genes = [ "MCM5", "PCNA", "TYMS", "FEN1", "MCM2", "MCM4", "RRM1", "UNG", "GINS2", "MCM6" ", "PSRC1", "ANLN", "LBR", "CKAP5", "CENPE", "CTCF", "NEK2", "G2E3", "GAS2L3", "CBX5", "CENPA"]# 细胞周期矫正
1.9K12编辑于 2025-06-01 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤫 Seurat | 强烈建议收藏的单细胞分析标准流程（细胞周期的影响去除）（三）
Seurat包内置了细胞周期的相关基因集，我们来看一下不同周期里的基因吧。 s.genes <- cc.genes$s.genes g2m.genes <- cc.genes$g2m.genes 6主成分分析 这里我们可以看到一些细胞周期基因在PC8和PC10是有显著差别的, 7.1 计算评分 现在我们可以根据这些细胞周期基因开始计算评分了。 RidgePlot(marrow, features = c("PCNA", "TOP2A", "MCM6", "MKI67"), cols = pal_npg 计算好细胞周期的评分以后，我们就可以在标准化的时候加入这个变量了，去除它的影响。
2.8K11编辑于 2023-02-24 - 来自专栏生命科学
Cyclin D3-CDK6复合体在癌细胞内的重要作用 | MedChemExpress
D型细胞周期蛋白（D1、D2和D3）及其相关的细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK4和CDK6）是细胞周期机制的核心组成部分，可驱动细胞增殖。 如果仅有这一条途径，当剔除RB蛋白之后，E2F不再被结合，原则上可以持续地启动细胞分裂，且不受D- CDK4/6活性的影响，而事实却并非如此，在不含RB蛋白的细胞中抑制D- CDK4/6的活性仍然可以导致细胞周期停滞 由此可见，D- CDK4/6对细胞周期的调控还有其他途径。 研究动态实验者首先在人类T-ALL细胞中对D类细胞周期蛋白、CDK4和CDK6进行分析，这一肿瘤内部的D3和CDK6的表达水平很高，而D1、D2、CDK4的表达水平却不是很高。 同时，D3或者CDK6的缺失会直接导致T-ALL细胞的凋亡，从而证实Cyclin D3-CDK6复合体是调控癌细胞细胞周期的主要物质。
36910编辑于 2023-01-13 - 来自专栏单细胞
单细胞细胞周期矫正分析流程学习(Seurat)以及关于是否应该矫正的思考
单细胞细胞周期矫正的目的从宽泛的角度来说是因为它可以消除由于细胞周期阶段不同而导致的基因表达异质性。 在单细胞数据中，不同细胞可能处于不同的细胞周期阶段(如G1、S、G2或M期)，这些阶段会影响细胞的基因表达模式，尤其是那些与细胞周期密切相关的基因。 group.by = "Phase");p2wrap_plots(p1,p2,nrow = 1) ggsave("Cell_cycle_analysis.png",width = 18,height = 6, = "Phase");p2wrap_plots(p1,p2,nrow = 1) ggsave("Cell_cycle_analysis_after.png",width = 18,height = 6, 72. doi: 10.1101/gr.192237.115 IF: 6.2 Q1 B25、生信星球：https://mp.weixin.qq.com/s/bJ0tNj4w5p4R1MX5RHG9Ng6、
69700编辑于 2024-09-08 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
R中单细胞RNA-seq分析教程 (5)
由于关注的是分化和成熟过程中的整体分子变化，细胞周期的变化可能会对分析产生较大的干扰。因此，可以尝试通过排除与细胞周期相关的基因，来减少细胞周期对分析结果的影响。 (seurat_dorsal) %>% RunUMAP(dims = 1:20) FeaturePlot(seurat_dorsal, c("MKI67","GLI3","EOMES","NEUROD6" 需要进一步减少细胞周期的影响。 如上所述，ScaleData 函数提供了一个选项，可以将表示不必要变异来源的变量纳入其中。 可以尝试利用这个选项，进一步减少细胞周期的影响；不过在这之前，需要为每个细胞生成细胞周期相关的评分，以描述它们的细胞周期状态。 (seurat_dorsal) %>% RunUMAP(dims = 1:20) FeaturePlot(seurat_dorsal, c("MKI67","GLI3","EOMES","NEUROD6"
28610编辑于 2024-12-30 - 来自专栏生信菜鸟团
生信程序 | VeloCycle：使用流形约束的RNA速度模型进行统计推断揭示了细胞周期速度的调制
k，早期（CDKN3, CCND1）、中期（CDC6 和 HELLS）和晚期（CDK1 和 TOP2A）细胞周期标记物的基因拟合选定散点图。 我们发现时间点之间存在显著的速度差异，在D3检测到较慢的有丝分裂细胞周期速度（图6b）。 这种测试可以全局进行，也可以局部进行。 细胞周期速度沿前脑-中脑-后脑轴变化，后部（HB）的祖细胞比前部（FB）的分裂更快（图6d）。 NT 细胞的细胞周期期为 25.6 ± 1.3 小时，而 CC-KD 细胞的细胞周期期为 30.9 ± 1.3 小时（图 6j），使用了两个不同大小的基因集合（扩展数据图 7h-l）。 与数据的粗略分层一致，我们观察到，在个别与细胞周期相关的基因敲低条件下，细胞周期速度显著下降，这与NT对照细胞和非细胞周期相关基因敲低的细胞相比尤为明显（图6m）。
55810编辑于 2025-01-02 - 来自专栏生信宝典
Science：通过单细胞转录组测序揭示玉米减数分裂进程 | 很好的单细胞分析案例
减数分裂核心功能（染色体重组和联会）基因分别富集在上调表达的聚类簇5和6，每个减数分裂基因的上调时间与已经鉴定到起计时做用的编码蛋白的功能之间关联较弱（图4B），编码在减数分裂前期发挥作用的蛋白的基因（ 也有一些在减数分裂细胞相比于周围体细胞差异表达的基因富集在聚类簇4,5,6（图4C），减数分裂细胞在减数分裂期间的时间和空间表达并不总是一致（图3）。 簇5和6 的基因富集到特定的细胞器，如线粒体、内质网膜和高尔基体等。同时蛋白翻译相关的基因表达下调，占到两个下调的基因簇2和3中基因的20%-30%。 图4 生殖细胞分化的转录调控总结 (A) 主成分分析散点图展示6个共调控基因簇的表达情况。 (B) 在减数分裂前期第一阶段已经确定功能的基因的表达情况。 9种细胞周期蛋白选择性的表达在细胞周期的特定阶段（图5E）。但是有一小部分与细胞周期无关的基因也表现出细胞周期阶段特异的表达调控。 ?
2.9K30发布于 2019-05-20
腾讯云开发者
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