👨‍🏫🌸 #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

🟢⚪ توضیح مقاله

Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer

اهمیت و کاربرد توالی‌یابی تک‌سلولی در این مقاله: توالی‌یابی تک‌سلولی به محققان امکان می‌دهد تا به تحلیل دقیق‌تر و عمیق‌تری از ترکیب سلولی و مسیرهای سیگنال‌دهی در تومورها بپردازند. این روش به شناسایی انواع نادر سلولی و درک بهتر از ناهمگونی درون تومورها کمک می‌کند. در این مقاله، توالی‌یابی تک‌سلولی به شناسایی دقیق انواع سلولی و مسیرهای سیگنال‌دهی در تومورهای NSCLC کمک کرده است. این اطلاعات می‌تواند به توسعه درمان‌های هدفمند و شخصی‌سازی شده کمک کند، زیرا اطلاعات دقیقی از ویژگی‌های سلولی و مولکولی تومور فراهم می‌آورد. همچنین، درک بهتر از نقش نوتروفیل‌های مرتبط با تومور می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی و افزایش اثربخشی درمان‌های موجود منجر شود. این مطالعه نشان می‌دهد که توالی‌یابی تک‌سلولی ابزاری قدرتمند برای کشف پیچیدگی‌های تومور و ریزمحیط آن است و می‌تواند به بهبود نتایج درمانی برای بیماران مبتلا به NSCLC کمک کند.

✅کانال تک سلول
@singlecel

🟢🔴 دانلود مقاله👆👆
Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer

✅ کانال تک سلول
@singlecel

#آموزش #مهم

🔴روش Spatial single cell
تحلیل فضایی تک‌سلولی (Single-cell spatial analysis) یکی از پیشرفته‌ترین روش‌های زیست‌شناسی مولکولی است که به محققان امکان می‌دهد تا توزیع و تعاملات سلول‌ها را در بافت‌ها به‌طور دقیق بررسی کنند. این روش با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند ترانسکریپتومیکس فضایی (Spatial trannoscriptomics)، موقعیت دقیق مولکول‌های mRNA در بافت‌ها را شناسایی می‌کند و به این ترتیب، اطلاعاتی بی‌نظیر از نحوه عملکرد سلول‌ها در محیط طبیعی‌شان فراهم می‌آورد.

🆕 در این روش یک لایه از بافت با میکروتوم برش داده شده، بر روی لام فیکس شده، بارکد زده میشود و سپس سینگل سل و توالی یابی انجام می‌شود.


🟢 علاوه بر این، تحلیل فضایی تک‌سلولی در توسعه داروها (Drug development) و تشخیص‌های بالینی (Clinical diagnostics) نیز کاربرد دارد. با بررسی نحوه توزیع سلول‌ها و مولکول‌ها در بافت‌های مختلف، می‌توان به شناسایی نشانگرهای زیستی جدید و توسعه روش‌های تشخیصی دقیق‌تر پرداخت. این تکنیک همچنین می‌تواند به بهبود درک ما از بیماری‌های پیچیده‌ای مانند بیماری‌های عصبی و التهابی کمک کند.

🌸🌸🌸🌸🌸🌸

✅ کانال تک سلول
@singlecel

#مهم

💰⏮️ هزینه یک آزمایش Single cell rnaseq چقدر است؟

🔴هزینه یک آزمایش سینگل سل RNA-seq می‌تواند متغیر باشد و به عوامل مختلفی بستگی دارد. به طور کلی، هزینه‌ها شامل موارد زیر می‌شود:

1. هزینه‌های مواد مصرفی: مواد مصرفی برای آزمایش‌های سینگل سل RNA-seq به طور قابل توجهی بیشتر از آزمایش‌های RNA-seq معمولی است. این هزینه‌ها می‌تواند ۱۰ تا ۲۰ برابر بیشتر باشد.
2. هزینه‌های توالی‌یابی: توالی‌یابی در آزمایش‌های سینگل سل نیاز به تعداد بیشتری از خوانش‌ها دارد. به عنوان مثال، برای یک پروژه ساده با استفاده از پلتفرم 10x Genomics، ممکن است به ۱۵۰ میلیون خوانش نیاز داشته باشید که هزینه‌های توالی‌یابی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.
3. هزینه‌های پلتفرم و تجهیزات: استفاده از پلتفرم‌های پیشرفته مانند 10x Chromium X نیز هزینه‌های خاص خود را دارد.

🟢🆕 به طور کلی، هزینه یک آزمایش سینگل سل RNA-seq می‌تواند از چند هزار دلار تا ده‌ها هزار دلار متغیر باشد، بسته به تعداد سلول‌ها و عمق توالی‌یابی مورد نیاز. به عنوان مثال، هزینه‌ها از حدود 2,000 تا 15,000 دلار برای هر نمونه متغیر است، بسته به شرکت ارائه‌دهنده خدمات و نیازهای پروژه. مثلا برای توالی‌یابی سینگل سل هزار تا ۱۰ هزار سلول، هزینه‌ها معمولاً بین 5,000 تا 10,000 دلار خواهد بود.

🆕🔴✅ کانال تک سلول
@singlecel

#آموزش
🖥️🟢 روش کاهش ابعاد PCA چیست!؟

چون نمایش پروفایل چند هزار ژن در یک نمونه و مقایسه آن با دیگر نمونه ها کار مشکلی است، می بایست ابعاد پروفایل بیان ژن کاهش یابد. روش PCA یکی از روش های کاهش ابعاد است.

🔴این روش برای نمایش تعدادی نمونه پروفایل RNA در یک نمودار دو بعدی انجام می شود.

🔴 خلاصه ی این روش در این ویدئو توضیح داده شده است.


💐✅ کانال تک سلول
@singlecel

🆕
#آموزش

🔴 روش توالی یابی Single cell چگونه کار میکند ؟

🎞️ در این ویدئو با نحوه‌ی توالی یابی سینگل سل آشنا می شوید؟

✅ کانال تک سلول 👇👇

@singlecel

🔴 دوره آموزشی-----------

👨‍💻 کارگاه آنلاین ۲ روزه بیوانفورماتیک کاربردی

👨‍🏫 مدرس دکتر مقداد یگانه و مهندس سیداحمد موسوی

📅 ۲۵ بهمن و ۲ اسفند ۱۴۰۳

🔴 شهریه دوره:  ۲۹۰ هزارتومان

🎥 فیلم کارگاه در اختیار شرکت کننده‌ها قرار میگیرد.

📜 گواهی شرکت در کارگاه به انگلیسی صادر خواهد شد.

ثبت نام تماس با👇
09101662586

ثبت نام از طریق تلگرام👇
@ahmad_mousavi

💐شرکت زی ژن فناوری💐
@zigene_tech

#آموزش
🆕 مفهوم یکپارچه‌سازی یا Integeration در داده‌های سینگل سل چیست!؟

🔴 در تحلیل داده‌های تک‌سلولی RNA-seq، مفهوم "یکپارچه‌سازی" یا "integration" به فرآیندی اشاره دارد که طی آن داده‌های حاصل از منابع مختلف، مانند دسته‌های مختلف نمونه‌ها، اهداکنندگان مختلف یا حتی فناوری‌های مختلف، با هم ترکیب می‌شوند. هدف از این کار، حذف اثرات دسته‌ای و تفاوت‌های فنی است تا بتوان تفاوت‌های بیولوژیکی واقعی بین سلول‌ها را بهتر شناسایی کرد.

✅ یکپارچه سازی به محققان این امکان را می‌دهد که داده‌های حاصل از آزمایش‌های مختلف را به صورت یکپارچه تحلیل کنند و نتایج قابل اعتمادتر و دقیق‌تری به دست آورند. این فرآیند شامل استفاده از الگوریتم‌ها و ابزارهای مختلفی است که به حذف نویزهای فنی و حفظ اطلاعات بیولوژیکی کمک می‌کنند.

✅🔴 مثال‌:

1. یکپارچه‌سازی داده‌های حاصل از چندین بیمار: فرض کنید داده‌های تک‌سلولی RNA-seq از چندین بیمار مبتلا به سرطان جمع‌آوری شده است. با استفاده از یکپارچه‌سازی، می‌توان این داده‌ها را ترکیب کرد و اثرات دسته‌ای ناشی از تفاوت‌های فردی بین بیماران را حذف کرد تا تفاوت‌های بیولوژیکی مشترک بین سلول‌های سرطانی شناسایی شود.

2. یکپارچه‌سازی داده‌های حاصل از چندین آزمایشگاه: اگر داده‌های تک‌سلولی RNA-seq از چندین آزمایشگاه مختلف جمع‌آوری شده باشد، ممکن است تفاوت‌های فنی بین آزمایشگاه‌ها وجود داشته باشد. با یکپارچه‌سازی این داده‌ها، می‌توان اثرات دسته‌ای ناشی از تفاوت‌های فنی را حذف کرد و داده‌ها را به صورت یکپارچه تحلیل کرد.

3. یکپارچه‌سازی داده‌های حاصل از چندین فناوری: فرض کنید داده‌های تک‌سلولی RNA-seq با استفاده از دو فناوری مختلف جمع‌آوری شده است. با یکپارچه‌سازی این داده‌ها، می‌توان اثرات دسته‌ای ناشی از تفاوت‌های فناوری را حذف کرد و داده‌ها را به صورت یکپارچه تحلیل کرد تا تفاوت‌های بیولوژیکی واقعی بین سلول‌ها شناسایی شود.

🟢 با ما سینگل سل را یاد بگیرید!!

💐💐 کانال تک سلول👇👇
@singlecel

🔴 مثالی از یکپارچه سازی سه دیتاست با استفاده از پکیج Harmony

نیمه شعبان
میلاد امام زمان (عج) مبارک

🔴 مقاله بسیار عظیم human brain cell atlas


🟢 نتایج سینگل‌سل نواحی مختلف مغز انسان که در قالب این پروژه انجام شده است.

🔴 نتایج حاصل کار روی داده ۲۶ میلیون سلول از نواحی مختلف مغز 😲


پ.ن : پروژه‌هایی که من کار کردم همه کمتر از ۲۰ هزار سلول داده، بوده‌اند🤣🤣

📜📜 لینک مقاله 👇👇

کانال تک سلول 👇
@singlecel