بسم الله الرحمن الرحیم

🟢🆕 معرفی تکنیک سینگل سل
( RNASEQ Single-Cell)

🔴 تعریف سینگل سل:
سینگل سل (Single-Cell) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها اطلاق می‌شود که به پژوهشگران این امکان را می‌دهد تا سلول‌ها را به صورت فردی مطالعه کنند. این تکنیک‌ها به ویژه در زمینه‌های زیست‌شناسی سلولی، ژنتیک و پزشکی حائز اهمیت هستند، زیرا عملکرد و رفتار سلولی در سطح تک‌سلولی می‌تواند با رفتارهای جمعی متفاوت باشد.

🔴 اهمیت سینگل سل:
1. تنوع سلولی: تکنیک سینگل سل به پژوهشگران کمک می‌کند تا تنوع سلولی موجود در بافت‌ها و اندام‌های مختلف را شناسایی و تحلیل کنند. با مطالعه سلول‌ها به صورت فردی، می‌توان به درک بهتری از ویژگی‌ها و عملکردهای منحصر به فرد هر سلول دست یافت.

2. پاسخ به درمان: در تحقیقات پزشکی، این تکنیک می‌تواند به درک بهتر پاسخ سلول‌ها به درمان‌های مختلف، به ویژه در سرطان و بیماری‌های ژنتیکی کمک کند. با تحلیل‌های سینگل سل، می‌توان استراتژی‌های درمانی را بهینه‌سازی کرد.

3. تشخیص و درمان بیماری: سینگل سل می‌تواند در شناسایی و تشخیص زودهنگام بیماری‌های مختلف، از جمله سرطان، و همچنین در شناسایی زیربنیادهای مولکولی بیماری‌ها مفید باشد.

🔴 روش‌ها:
تکنیک‌های متعددی برای مطالعه سینگل سل وجود دارد، از جمله:
- سیکوئنسینگ تک‌سلول (Single-Cell RNA Sequencing): این روش به مطالعه بیان ژن‌ها در سطح تک‌سلولی می‌پردازد.
- فلوئورسانس-ایمیونوسیتوشیمی (Flow Cytometry): این روش به شمارش و تحلیل سلول‌ها بر اساس ویژگی‌های سطحی و داخلی آن‌ها کمک می‌کند.
- میکروسکوپ فلورسانس و تصویربرداری تک‌سلول (Single-Cell Imaging): به تصویربرداری و تحلیل رفتار سلولی در زمان واقعی و در محیط‌های مختلف کمک می‌کند.

🟢 چالش‌ها:
توسعه تکنیک‌های سینگل سل با چالش‌هایی نظیر کمبود دقت در تشخیص و تحلیل داده‌های پیچیده همراه است. همچنین، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده نیازمند مهارت‌های تخصصی و محاسباتی می‌باشد.

⚫ 🆕 نتیجه‌گیری
سینگل سل به عنوان یک ابزار قدرتمند در زیست‌شناسی مدرن، امکان درک عمیق‌تری از فیزیولوژی سلولی و پاسخ‌های بیولوژیک را فراهم می‌کند. این تکنیک با پتانسیل‌های بالای خود، می‌تواند به تدوین راهکارهایی نوین در علوم پایه و بالینی منجر شود.
__
⚪🌸🔴 کانال تک سلول 👇👇
@singlecel

🤓🖥️ #آموزش
#مهم

🔴🟢 ⏮️ مراحل آنالیز داده های Single cell rnaseq:

🆕 برای آنالیز داده‌های سینگل سل بیان ژن با استفاده از نرم‌افزار R و بسته Seurat، مراحل کلی به شرح زیر است:

1. وارد کردن داده‌ها: داده‌های خام را به نرم‌افزار R وارد می‌کنید.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: شامل فیلتر کردن سلول‌ها و ژن‌ها، نرمال‌سازی داده‌ها و شناسایی ژن‌های متغیر است. (Seurat)
3. کاهش ابعاد داده‌ها: با استفاده از روش‌هایی مانند PCA، ابعاد داده‌ها را کاهش می‌دهید.(Seurat)
4. کلاسترینگ سلول‌ها: سلول‌ها را بر اساس ویژگی‌هایشان به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کنید.(Seurat)
5. بصری‌سازی داده‌ها: با استفاده از روش‌هایی مانند UMAP یا t-SNE، داده‌ها را به صورت گرافیکی نمایش می‌دهید.(Seurat)

🤓 این مراحل به شما کمک می‌کنند تا داده‌های سینگل سل را تحلیل و تفسیر کنید. 😊💐



🤓🖥️ آموزش پکیج سورات Seurat 👇

🟢 https://satijalab.org/seurat/


😍🌸 کانال تک سلول 👇👇
@singlecel

🔴🖥️ در مقاله "Single cell trannoscriptomics comes of age"، کاربردهای روش ترنسکریپتومیکس تک‌سلولی به طور جامع توضیح داده شده‌اند. این روش به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل دقیق سلول‌ها و درک بهتر بیولوژی و بیماری‌ها معرفی شده است.

🔴 شناسایی انواع سلول‌ها در بافت‌های مختلف است. با استفاده از این روش، محققان می‌توانند انواع مختلف سلول‌ها را شناسایی کرده و تفاوت‌های آن‌ها را بررسی کنند. این امر به ویژه در بافت‌های پیچیده مانند مغز و سیستم ایمنی بسیار مفید است.

🟢 درک شبکه‌های تنظیمی یکی دیگر از کاربردهای مهم این تکنولوژی است. ترنسکریپتومیکس تک‌سلولی به محققان امکان می‌دهد تا شبکه‌های پیچیده تنظیمی و ارتباطات سلولی را بهتر درک کنند. این اطلاعات می‌تواند به شناسایی مسیرهای سیگنال‌دهی و تنظیم ژن‌ها کمک کند.

🌸 در زمینه پزشکی، این تکنولوژی برای تشخیص بیماری‌ها بسیار مفید است. با تحلیل سلول‌های بیمار، محققان می‌توانند تغییرات ژنتیکی و مولکولی را شناسایی کرده و به درک بهتری از مکانیسم‌های بیماری‌ها برسند. این اطلاعات می‌تواند به توسعه درمان‌های جدید و شخصی‌سازی شده کمک کند.

#مقاله
دانلود مقاله 👇👇

کانال تک سلول

🔴 دانلود مقاله
#مقاله

Single cell trannoscriptomics comes of age 💐😊

👨‍🏫 #آموزش

🔴 از کجا میتونم 📶 آنالیز single cell rnaseq رو یاد بگیرم؟ چه برنامه نویسی رو باید یاد بگیرم؟

⏮️ جواب سریع: پکیج Seurat


🔴 برنامه نویسی R
۱. مقدمات R
۲. پکیج Seurat
۳. پکیج Moncle
۴. پکیج Slingshot

🟢 برنامه نویسی پایتون
۱. پکیج Scanpy


کانال تک سلول👇
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

📶 پلات #umap در روش scRNASEQ چیست؟

🆕🔴 روشی برای خوشه بندی سلول هاست، برای اینکه بتونید جمعیت های سلولی رو بتونید پیدا کنید.

مثلاً در شکل بالا ۱۵ جمعیت سلولی مشخص شده است. این جمعیت‌ها بر اساس پروفایل بیان ژن مشابه وشه‌بندی یا کلاستر شدند و نرم‌افزار Seurat می‌تواند این گونه آنالیزها را انجام دهد.

💐کانال تک سلول👇
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

🔴 روش Single cell rnaseq چگونه کار میکند؟

🟢 در روش توالی یابی سینگل سل از دستگاه‌های بسیار کاربردی دستگاه 10x chromiume استفاده می شود. در این دستگاه هر سلول در یک قطره روغن به دام می‌افتد و در آن قطره روغن یک بارکد یکتا به هر سلول بصورت مجرا متصل می شود. در ادامه پروسه رونویسی از RNAها انجام می‌گیرد و بعد از آن به دستگاه توالی یابی سپرده می‌شود.

در ادامه از نحوه کار روش یک فیلم در کانال قرار میگیرد.

🌸 کانال تک سلول

@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

🆕 یک فیلم آموزشی در مورد سینگل سل و چگونگی کارکرد آن

🌸🟢⚪🔴 کانال تک سلول👇👇

@singlecel

https://www.youtube.com/watch?v=6UVOdCc1Q7I

👨‍🏫 #آموزش

ساخت کتابخانه در Single cell:
دستگاه 10x Chromium یکی از پیشرفته‌ترین ابزارها برای تولید کتابخانه‌های سینگل سل و بارکد زنی است. مراحل کار با این دستگاه به شرح زیر است:

1. جداسازی سلول‌های تکی: نمونه‌های سلولی به دستگاه وارد می‌شوند و سلول‌های تکی با استفاده از تکنولوژی میکروفلوئیدیک جدا می‌شوند.

2. تشکیل GEMs (Gel Bead-in-Emulsions): سلول‌های تکی با ژل بیدهای حاوی بارکدهای منحصر به فرد ترکیب می‌شوند و در قطرات امولسیون قرار می‌گیرند. هر قطره شامل یک سلول و یک ژل بید است.

3. لیز سلولی و رونویسی معکوس: سلول‌ها در داخل قطرات لیز می‌شوند و RNA آنها آزاد می‌شود. سپس RNA به cDNA تبدیل می‌شود.

4. تقویت (Amplification): cDNA تولید شده با استفاده از PCR تقویت می‌شود تا مقدار کافی برای توالی‌یابی به دست آید.

5. ساخت کتابخانه: cDNA بارکد شده به کتابخانه‌های توالی‌یابی تبدیل می‌شود. این مرحله شامل افزودن آداپتورها و آماده‌سازی نمونه‌ها برای توالی‌یابی است.

6. توالی‌یابی: کتابخانه‌های ساخته شده با استفاده از تکنولوژی‌های نسل جدید توالی‌یابی (مانند Illumina) توالی‌یابی می‌شوند.

🔴🌸 تک‌ سلول👇👇

@singlecel

👨‍🏫 #آموزش


🔴 تفاوت بین Bulk Rnaseq‌ و Single cell Rnaseq
قسمت اول:
هر دو روشBulk RNA-seq و Single-cell RNA-seq در تحلیل بیان ژن مهم هستند که هر کدام کاربردها و مزایای خاص خود را دارند. در ادامه تفاوت‌های اصلی این دو روش را توضیح می‌دهم:

روش Bulk RNASEQ
- تجزیه و تحلیل جمعیتی: در این روش، RNA از یک جمعیت بزرگ سلولی استخراج می‌شود و بیان ژن‌ها به صورت میانگین در کل جمعیت اندازه‌گیری می‌شود.
- هزینه کمتر: به دلیل استفاده از نمونه‌های بزرگتر و عدم نیاز به جداسازی سلول‌های تکی، هزینه این روش نسبت به Single-cell RNA-seq کمتر است.
- کاربردها: برای بررسی تغییرات بیان ژن در شرایط مختلف (مانند بیماری‌ها، درمان‌ها، و شرایط محیطی) در سطح جمعیتی مناسب است.
- محدودیت‌ها: این روش نمی‌تواند تفاوت‌های بیان ژن بین سلول‌های تکی را نشان دهد و اطلاعات دقیقی از هترژنیته سلولی ارائه نمی‌دهد.

🌸 کانال تک سلول
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش
قسمت دوم

روش Single cell rnaseq
- تجزیه و تحلیل سلول‌های تکی: در این روش، RNA از هر سلول به صورت جداگانه استخراج و توالی‌یابی می‌شود، که امکان بررسی تفاوت‌های بیان ژن بین سلول‌های تکی را فراهم می‌کند.
- هزینه بیشتر: به دلیل نیاز به جداسازی سلول‌های تکی و تکنولوژی‌های پیشرفته‌تر، هزینه این روش بیشتر است.
- کاربردها: برای بررسی هترژنیته سلولی، شناسایی انواع سلولی نادر، و مطالعه تغییرات بیان ژن در سطح سلولی مناسب است.
- مزایا: این روش می‌تواند اطلاعات دقیقی از تفاوت‌های بیان ژن بین سلول‌های تکی ارائه دهد و به شناسایی مسیرهای بیولوژیکی جدید کمک کند.

### جمع‌بندی
- Bulk RNA-seq برای تحلیل‌های کلی و جمعیتی مناسب است و هزینه کمتری دارد، اما نمی‌تواند تفاوت‌های سلولی را نشان دهد.
- Single-cell RNA-seq برای تحلیل‌های دقیق‌تر و بررسی هترژنیته سلولی مناسب است، اما هزینه بیشتری دارد و نیاز به تکنولوژی‌های پیشرفته‌تری دارد.

🌸کانال تک سلول

@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

#مهم
✅ چند سلول برای یک پروژه سینگل سل single cell Rnaseq نیاز است؟

🔴برای یک پروژه سینگل سل، تعداد سلول‌های مورد نیاز به هدف تحقیق و پیچیدگی نمونه بستگی دارد. به طور کلی، برای تحلیل‌های پایه‌ای، حداقل 3000 تا 5000 سلول توصیه می‌شود. اما برای پروژه‌های پیچیده‌تر، مانند بررسی تومورهای سرطانی، ممکن است به 10,000 تا 20,000 سلول نیاز باشد تا تنوع سلولی به خوبی نمایان شود.

🔴به عنوان مثال، در یک پروژه سینگل سل برای بررسی سرطان پستان، محققان ممکن است 10,000 سلول را از نمونه تومور استخراج کنند. این سلول‌ها سپس با استفاده از تکنیک‌های سینگل سل RNA-seq تحلیل می‌شوند. نتایج این تحلیل می‌تواند به شناسایی چندین کلاستر سلولی منجر شود که هر کدام نمایانگر جمعیت‌های سلولی مختلفی هستند. به عنوان مثال، ممکن است کلاسترهایی از سلول‌های سرطانی، سلول‌های ایمنی، سلول‌های استرومال و سلول‌های بنیادی سرطانی شناسایی شوند.

این تنوع سلولی به محققان کمک می‌کند تا درک بهتری از هترژنیسیته تومور و مسیرهای مولکولی دخیل در پیشرفت سرطان به دست آورند. همچنین، این اطلاعات می‌تواند به توسعه درمان‌های هدفمند و شخصی‌سازی شده برای بیماران سرطانی کمک کند.

با ما بیشتر یاد بگیرید...

🌸 کانال تک سلول
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

🔴 منظور از کلاستر چیست؟

کلاستر در تحلیل داده‌های سینگل سل به گروهی از سلول‌ها اشاره دارد که ویژگی‌های مشابهی دارند و در یک دسته قرار می‌گیرند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل الگوهای بیان ژنی مشابه، عملکردهای زیستی مشترک یا ویژگی‌های فیزیکی مشابه باشند.

به عنوان مثال، در یک پروژه تحقیقاتی سرطان پستان، محققان ممکن است سلول‌های توموری را با استفاده از تکنیک‌های سینگل سل RNA-seq تحلیل کنند. پس از تحلیل داده‌ها، آن‌ها ممکن است چندین کلاستر مختلف شناسایی کنند. یکی از این کلاسترها ممکن است شامل سلول‌های سرطانی باشد که ژن‌های مرتبط با مقاومت به دارو را بیان می‌کنند. کلاستر دیگری ممکن است شامل سلول‌های ایمنی باشد که به تومور نفوذ کرده‌اند و نقش مهمی در پاسخ ایمنی بدن به سرطان دارند. همچنین، کلاسترهای دیگری ممکن است شامل سلول‌های استرومال باشند که به ساختار و حمایت از تومور کمک می‌کنند.

این کلاسترها به محققان کمک می‌کنند تا درک بهتری از تنوع سلولی در تومور و نقش هر نوع سلول در پیشرفت سرطان به دست آورند. این اطلاعات می‌تواند به توسعه درمان‌های هدفمند و بهبود نتایج درمانی بیماران کمک کند.


@singlecel

👨‍🏫 #آموزش

🔴 روشهای کاهش ابعاد در کلاسترینگ سینگل سل:

در کلاسترینگ داده‌های سینگل سل، کاهش ابعاد به منظور ساده‌سازی داده‌ها و افزایش دقت کلاسترینگ انجام می‌شود. برخی از روش‌های رایج کاهش ابعاد عبارتند از:

1. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): این روش با تبدیل داده‌ها به مجموعه‌ای از مولفه‌های اصلی، ابعاد داده‌ها را کاهش می‌دهد و اطلاعات مهم را حفظ می‌کند.
2. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA): این روش برای یافتن ترکیب‌های خطی از ویژگی‌ها که بهترین تفکیک بین کلاس‌های مختلف را فراهم می‌کنند، استفاده می‌شود.
3. تحلیل تفکیک‌کننده تعمیم‌یافته (GDA): این روش یک نسخه تعمیم‌یافته از LDA است که می‌تواند برای داده‌های پیچیده‌تر استفاده شود.
4.روش t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): این روش برای تجسم داده‌های با ابعاد بالا در فضای دو یا سه بعدی استفاده می‌شود و به شناسایی ساختارهای محلی کمک می‌کند.
5.روش UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): این روش مشابه t-SNE است اما سریع‌تر و مقیاس‌پذیرتر است و برای کاهش ابعاد داده‌های بزرگ مناسب است.

این روش‌ها به محققان کمک می‌کنند تا داده‌های پیچیده سینگل سل را به صورت مؤثرتری تحلیل و کلاستر کنند.

🌸کانال تک سلول
@singlecel

👨‍🏫🌸 #آموزش

🔴🟢 کاربردهای تکنولوژی سینگل سل در تحقیقات سرطان

1. تحلیل دقیق سلول‌های تومور
- شناسایی تفاوت‌های ژنتیکی و عملکردی: امکان تحلیل دقیق‌تر و عمیق‌تر سلول‌های منفرد درون تومور.
- توسعه درمان‌های هدفمندتر: کمک به توسعه درمان‌های مؤثرتر بر اساس تفاوت‌های شناسایی شده.

2. شناسایی سلول‌های سرطانی نادر و مقاوم به درمان
- شناسایی سلول‌های مقاوم به شیمی‌درمانی و رادیوتراپی: این سلول‌ها می‌توانند منجر به عود مجدد سرطان شوند.
- بررسی ویژگی‌های سلول‌های مقاوم: یافتن راهکارهای جدید برای مقابله با این سلول‌ها.

3. بررسی میکرو محیط تومور
- تحلیل سلول‌های ایمنی و استرومال: بررسی سلول‌های غیر سرطانی که بر رشد و گسترش تومور تأثیر می‌گذارند.
- درک تعاملات پیچیده: تحلیل تعاملات بین سلول‌های تومور و میکرو محیط آن‌ها برای توسعه استراتژی‌های درمانی جدید.

4. شناسایی نشانگرهای زیستی جدید
- تشخیص زودهنگام سرطان: کمک به شناسایی نشانگرهای زیستی برای تشخیص زودهنگام.
- پیش‌بینی پاسخ به درمان: ارائه اطلاعات ارزشمند به پزشکان درباره وضعیت بیمار و بهترین روش‌های درمانی.

🌸 کانال تک سلول
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش
#مهم
#آنالیز
منظور از اشباع یا Saturation چیست؟

در تکنولوژی سینگل سل، "Saturation" یا "اشباع" به مرحله‌ای از تحلیل داده‌ها اشاره دارد که در آن تعداد سلول‌های مورد بررسی به حدی می‌رسد که افزودن سلول‌های بیشتر تأثیر قابل توجهی بر نتایج نهایی ندارد. به عبارت دیگر، در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده به اندازه کافی جامع و نماینده هستند که بتوانند به طور دقیق ویژگی‌های جمعیت سلولی مورد نظر را توصیف کنند.

### اهمیت اشباع در سینگل سل
- کاهش هزینه‌ها: با رسیدن به مرحله اشباع، می‌توان از تحلیل سلول‌های اضافی که هزینه‌بر هستند، جلوگیری کرد.
- افزایش دقت: اطمینان از اینکه داده‌های جمع‌آوری شده به اندازه کافی جامع هستند، به افزایش دقت نتایج کمک می‌کند.
- بهینه‌سازی منابع: منابع محدود آزمایشگاهی به طور بهینه‌تری استفاده می‌شوند.

### مثال‌ها
1. تحلیل تومورهای سرطانی: در یک مطالعه بر روی تومورهای سرطانی، محققان ممکن است به مرحله‌ای برسند که تحلیل 10,000 سلول به نتایج جامعی منجر شود و افزودن سلول‌های بیشتر تأثیر قابل توجهی نداشته باشد.
2. تحلیل سلول‌های ایمنی: در یک مطالعه بر روی سلول‌های ایمنی، ممکن است پس از تحلیل 5,000 سلول، داده‌ها به حدی جامع باشند که افزودن سلول‌های بیشتر تنها هزینه‌ها را افزایش دهد بدون اینکه بهبود قابل توجهی در نتایج ایجاد کند.

🌸🔴🟢 کانال تک سلول 👇
@singlecel

👨‍🏫🔴 #آموزش
#مهم
#آنالیز

⁉️ تعداد خوانش یا read به ازای هر سلول چقدر باید باشد؟

میزان خوانش به ازای هر سلول در تکنولوژی سینگل سل به نوع تحلیل و هدف مطالعه بستگی دارد. به طور کلی، برای تحلیل‌های مختلف، میزان خوانش‌های متفاوتی نیاز است:

### خوانش‌های مورد نیاز برای تحلیل‌های مختلف

1. روش Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq)
- خوانش‌های معمول: بین 50,000 تا 100,000 خوانش به ازای هر سلول.
- هدف: این میزان خوانش برای شناسایی بیان ژن‌ها و تحلیل ترنسکریپتوم سلول‌های منفرد کافی است.

2. روش Single-cell DNA sequencing (scDNA-seq)
- خوانش‌های معمول: بین 1 تا 5 میلیون خوانش به ازای هر سلول.
- هدف: این میزان خوانش برای شناسایی جهش‌های ژنتیکی و تحلیل ژنوم سلول‌های منفرد مورد نیاز است.

3. روش Single-cell ATAC sequencing (scATAC-seq)
- خوانش‌های معمول: بین 25,000 تا 50,000 خوانش به ازای هر سلول.
- هدف: این میزان خوانش برای شناسایی نواحی باز کروماتین و تحلیل دسترسی به DNA کافی است.

### مثال‌ها

- روش تحلیل سرطان پستان: در یک مطالعه بر روی سرطان پستان، محققان از حدود 50,000 خوانش به ازای هر سلول برای تحلیل ترنسکریپتوم استفاده کردند تا بیان ژن‌های مختلف را شناسایی کنند.
- روش تحلیل سلول‌های ایمنی: در یک مطالعه بر روی سلول‌های ایمنی، محققان از حدود 100,000 خوانش به ازای هر سلول برای تحلیل دقیق‌تر استفاده کردند تا تفاوت‌های عملکردی بین سلول‌های مختلف را شناسایی کنند.

این مقادیر به عنوان راهنمایی کلی ارائه شده‌اند و ممکن است بسته به نوع نمونه و هدف مطالعه تغییر کنند.

🟢⚪ کانال تک سلول
@singlecel