🔴🖥️ 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

🔴🖥️ پنج سایت معروف برای آموزش و آنالیز داده‌های سینگل سل👇👇



1. [Single Cell Atlas](https://www.singlecellatlas.org/): این سایت یک پورتال جامع برای آنالیز داده‌های سینگل سل است که ابزارهای مختلفی برای کنترل کیفیت، کاهش ابعاد، خوشه‌بندی و تحلیل بیان دیفرانسیلی ارائه می‌دهد.

2. [Data Science for Bio](https://datascienceforbio.com/ai-tools-for-single-cell-analysis/): این سایت به بررسی ابزارهای هوش مصنوعی برای آنالیز داده‌های سینگل سل می‌پردازد و منابع رایگان و کاربردهای کلیدی را معرفی می‌کند.

3. [scRNA-tools](https://www.scrna-tools.org/): این سایت یک پایگاه داده از ابزارهای مختلف برای تحلیل داده‌های RNA سینگل سل است و به شما کمک می‌کند تا ابزار مناسب برای نیازهای خود را پیدا کنید.

4. [Human Cell Atlas Data Portal](https://www.humancellatlas.org/): این پورتال داده‌های سینگل سل را از پروژه‌های مختلف جمع‌آوری و ارائه می‌کند و ابزارهای مختلفی برای آنالیز این داده‌ها دارد.

5. [Nature Single-Cell Analysis](https://www.nature.com/articles/d41586-021-01994-w): این مقاله از Nature به بررسی ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای آنالیز داده‌های سینگل سل می‌پردازد و منابع مفیدی را معرفی می‌کند.


🌸🔴 کانال تک سلول
@singlecel

👨‍🏫 #آموزش
#مهم

🔴🖥️ خوشه یا کلاستر چیست ؟ چگونه می‌ توان آن را درست تنظیم نمود؟

🔴 در آنالیز داده‌های سینگل سل، خوشه به گروهی از سلول‌ها اطلاق می‌شود که ویژگی‌های مشابهی دارند و در یک فضای چندبعدی (مانند بیان ژن‌ها) به هم نزدیک هستند. جمعیت سلولی نیز به مجموعه‌ای از سلول‌ها اشاره دارد که ویژگی‌های بیولوژیکی مشترکی دارند و می‌توانند به عنوان یک گروه متمایز شناسایی شوند. این مفاهیم برای درک ساختارهای پیچیده و ناهمگن در داده‌های سینگل سل بسیار مهم هستند و به محققان کمک می‌کنند تا انواع مختلف سلول‌ها و نقش‌های آن‌ها را در بافت‌ها و ارگان‌ها شناسایی کنند.

در آنالیز داده‌های سینگل سل، دو مفهوم over-clustering و under-clustering بسیار مهم هستند:

1. مفهوم Over-clustering:
- تعریف: زمانی رخ می‌دهد که داده‌ها به تعداد زیادی خوشه تقسیم می‌شوند که ممکن است برخی از این خوشه‌ها نمایانگر تفاوت‌های بیولوژیکی واقعی نباشند. این حالت می‌تواند منجر به شناسایی خوشه‌های کوچک و غیرمعنادار شود که در واقعیت تفاوت‌های بیولوژیکی مهمی ندارند.
- مشکلات: این حالت می‌تواند باعث ایجاد نویز و پیچیدگی در تحلیل داده‌ها شود و تفسیر نتایج را دشوار کند.

2. مفهوم Under-clustering:
- تعریف: زمانی رخ می‌دهد که داده‌ها به تعداد کمی خوشه تقسیم می‌شوند که ممکن است تفاوت‌های بیولوژیکی مهمی را نادیده بگیرند. در این حالت، خوشه‌ها بسیار گسترده هستند و ساختارهای بیولوژیکی زیرین را پنهان می‌کنند.
- مشکلات: این حالت می‌تواند منجر به از دست رفتن اطلاعات مهم و عدم شناسایی زیرگروه‌های سلولی با ویژگی‌های خاص شود.

برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر، باید پارامترهای خوشه‌بندی به دقت تنظیم شوند تا تعادلی بین over-clustering و under-clustering برقرار شود. استفاده از روش‌های مختلف و ارزیابی کیفیت خوشه‌ها می‌تواند به بهبود نتایج کمک کند.


🤓 با ما آنالیز Single cell را یاد بگیرید🤓


🌸🖥️ کانال تک سلول
@singlecel

🔴🖥️ یک مثال از یک داده با ۴ خوشه


کانال تک سلول

@singlecel

👨‍🏫 #آموزش
🖥️ #مهم

🟢🔴 وضوح یا Resolution چیست؟

در تحلیل داده‌های single cell، منظور از "رزولوشن" (resolution) یا وضوح، توانایی تشخیص و تمایز بین سلول‌های مختلف و ویژگی‌های آن‌ها است. این مفهوم به میزان جزئیاتی که می‌توان از داده‌های توالی‌یابی به دست آورد، اشاره دارد. رزولوشن (resolution) بالاتر به معنای توانایی بیشتر در شناسایی تفاوت‌های کوچک بین سلول‌ها و درک بهتر از عملکرد و رفتار آن‌ها است. به عنوان مثال، در تحلیل داده‌های single cell RNA-Seq، رزولوشن (resolution) بالا به شما این امکان را می‌دهد که بیان ژن‌ها را در سطح تک سلولی بررسی کنید و تفاوت‌های ظریف بین سلول‌های مختلف را شناسایی کنید. این موضوع می‌تواند در تحقیقات سرطان و توسعه داروها بسیار مفید باشد، زیرا می‌توان به دقت تغییرات ژنتیکی و بیان ژن‌ها را در سلول‌های توموری و سلول‌های سالم مقایسه کرد.

مثال‌ها:

1. تشخیص انواع سلول‌های ایمنی در تومورها:
در تحقیقات سرطان، استفاده از تحلیل داده‌های single cell RNA-Seq با رزولوشن (resolution) بالا می‌تواند به شناسایی انواع مختلف سلول‌های ایمنی درون تومور کمک کند. به عنوان مثال، می‌توان سلول‌های T، سلول‌های B، و ماکروفاژها را با دقت بالا شناسایی کرد و نقش هر یک را در پاسخ ایمنی به تومور بررسی کرد. این اطلاعات می‌تواند به توسعه درمان‌های ایمنی‌درمانی جدید کمک کند.

2. شناسایی سلول‌های بنیادی در بافت‌های مختلف:
در تحقیقات مربوط به سلول‌های بنیادی، تحلیل داده‌های single cell با رزولوشن (resolution) بالا می‌تواند به شناسایی و تمایز بین سلول‌های بنیادی و سلول‌های تمایز یافته در بافت‌های مختلف کمک کند. به عنوان مثال، در مطالعه‌ای که بر روی بافت مغز انجام شده است، می‌توان سلول‌های بنیادی عصبی را از سلول‌های عصبی تمایز یافته شناسایی کرد و مسیرهای تمایز آن‌ها را بررسی کرد. این اطلاعات می‌تواند به درک بهتر از فرآیندهای بازسازی بافت و توسعه درمان‌های جدید برای بیماری‌های عصبی کمک کند.

🤓آنچه نیاز دارید را با ما یاد بگیرید 🤓

🌸⚪ کانال تک سلول⚪ 👇
@singlecel

🔴⏮️ توضیح توالی یابی Illumina
#آموزش

🆕🟢 روش توالی یابی شرکت ایلومینا یا همان Sequencing by synthesis یکی از پر کاربردترین روش‌های توالی یابی می باشد که در این انیمیشن به اختصار توضیح داده شده است.

🌸🔴کانال تک سلول👇👇

@singlecel