森林
百创DG1000—某野生动物脑细胞核
2022年5月31日

测序平台:Illumina

样本类型:胚胎脑部切片

公开日期:2022-08-01

更新日期:2022-08-01

项目编号 组织类型 物种 测序平台 文库设计 文件
MANUTEST Illumina PE150  

Demo数据结果展示

1、测序reads数据统计

表1 测序数据统计

Type Values
Number of Reads 356817224
Valid Barcodes 301432357
Valid UMIs 352248978

注:
Number of Reads:reads总数;
Valid Barcodes:包含有效Barcode的reads数 ;
Valid UMIs:包含有效UMIs的reads数。

2、数据比对结果统计

表2 比对结果统计

Type Values
Reads Mapped to Genome 92.03%
Reads Mapped Confidently to Genome 81.86%
Reads Mapped Confidently to Intergenic Regions 10.25%
Reads Mapped Confidently to Intronic Regions 3.3%
Reads Mapped Confidently to Exonic Regions 68.3%
Reads Mapped Confidently to Transcriptome 64.27%

注:
Reads Mapped to Genomes:比对到参考基因组上的Reads在总Reads中占的比例;
Reads Mapped Confidently to Genome:比对到参考基因组并得到转录本GTF信息支持的Reads在总Reads中占的比例;
Reads Mapped Confidently to Intergenic Regions:比对到基因间区域的Reads在总Reads中占的比例;
Reads Mapped Confidently to Intronic Regions:比对到内含子区域的Reads在总Reads中占的比例;
Reads Mapped Confidently to Exonic Regions:比对到外显子区域的Reads在总Reads中占的比例;
Reads Mapped Confidently to Transcriptome:比对到已知参考转录本的Reads在总Reads中占的比例。

3、图像处理

每个玻片上都有Spots,实验时被组织切片覆盖,但是切片只会覆盖到部分Spots,实验时也只会获得覆盖区域下Spots中的基因表达。

图1 组织切片HE染色图

图1 组织切片HE染色图

4、Spots统计

空间转录组的基因表达定量,主要基于UMI计数来实现的。通过UMI可以区分一条read是属于生物学重复还是技术重复,能够有效地去除PCR效应。对每个Barcode下的基因去除重复的UMI,统计unique UMI数目即表示细胞基因的表达量。分析统计如下:

表3 Spots统计

Type Values
Sequencing Saturation 67.52%
Number of Spots Under Tissue 51.09%

注:
Sequencing Saturation:测序饱和度;
Number of Spots Under Tissue:切片组织下Spots的个数。

表4 不同水平Spots统计

Level 13 7 6 5 4 3 2 1
Number of SupSpots 2607 9637 13449 20087 33106 64437 174072 721059
Median UMI Counts per SupSpot 11199 3020 2162 1442 864 437 154 34
Median Genes per SupSpot 4095 1631 1251 895 578 315 121 29
Total Genes Detected 27561 27575 27583 27572 27577 27572 27575 27574

注:
Level:分辨率水平;
Number of SupSpots:一个或多个spot合并成的supspot个数;
Median UMI Counts per SupSpot:每个SupSpot的UMI中位数;
Median Genes per SupSpot:每个SupSpot中基因数目的中位数;
Total Genes Detected:基因总数。

图2 组织UMI count统计图

图2 组织UMI count统计图

5、分辨率水平说明

百创S1000芯片可实现多级分辨率分析。通过调整supspot level参数,选取不同大小的spot点数作为分析单元,可以实现不同分辨率的数据分析和数据挖掘,最高分辨率supspot level 1可达到5um亚细胞水平。

表5 supspot level分辨率表

SupSpot Level 分辨率 Spot点数
13 100um 469
7 50um 127
6 42um 91
5 35um 61
4 27um 37
3 20um 19
2 10um 7
1 5um 1
图3 supspot level与spot点数图

图3 supspot level与spot点数图

 

 

 

 

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