SeekArc × 10x 跨平台单细胞转录组整合与批次效应评估 (Monocle2 / hdWGCNA)
SeekArc 平台数据与 10x 平台数据具有高度一致性，能够有效支持跨平台单细胞转录组研究的深入开展。
2025/12/23
寻因生物文档中心
时长: 42 分钟
字数: 9.5k 字
更新: 2026-01-26
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概述
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SeekSoul Online 云平台概览与入口
SeekSoul Online 云平台是寻因生物历时两年打造的一站式单细胞多组学数据挖掘和可视化线上工具，覆盖单细胞转录组、单细胞免疫组以及寻因的自研单细胞空间转录组产品标准分析和高级分析等全套流程。分析结果与代码执行分析结果高度一致，为用户提供疾病机制探索、生物靶标挖掘、基础科学研究的多领域全方位深层次数据分析解决方案。
2025/8/28
特殊动植物物种单细胞注释方法：Marker/同源基因/富集分析
本文将简要梳理特殊物种单细胞注释的常用思路和方法，帮助您快速了解相关内容。
2025/8/28
单细胞常见问题总览 (FAQ)
覆盖单细胞样本制备、运输、质控、文库构建与下游分析常见问题与建议的综合指南。
2025/8/28
血红蛋白基因污染：来源、影响与处理流程 (含 R 示例)
介绍血红蛋白基因污染来源、影响与多种处理方案（过滤、去基因重聚类等），并给出 R 代码示例。
2025/7/25
FFPE 单细胞数据处理：背景 RNA 去除、双细胞过滤与参数优化
针对 FFPE 样本背景 RNA、双细胞与质控问题，提供背景去除 (SoupX)、双细胞过滤与参数优化流程。
2025/7/25
外源 GFP 未检出排查：GTF 注释修复与定量示例
定位 GFP 在 featureCounts 未定量的原因（GTF 注释缺失 gene/transcript 行）并给出修复 GTF 的示例命令。
2025/7/25
非人鼠超大染色体参考基因组拆分与索引 (samtools 兼容性)
说明 samtools 对超大染色体索引的兼容问题，并提供拆分脚本与使用说明以便后续比对与索引。
2025/8/7
DD 表面蛋白 Antibody/CRISPR 数据质控与 Cell Ranger 分析指南
介绍将 DD 平台数据转为 10x 格式并使用 Cell Ranger 分析 Antibody/CRISPR 数据的流程与注意事项。
2025/8/7
DD ATAC+RNA 多组学转 10x 并用 Cell Ranger ARC 分析指南
涵盖将 DD ATAC/GE 数据转换为 10x ARC 支持格式、fastp 质控、barcode 转换与 Cell Ranger ARC 运行示例。
2025/8/7
Barcode-Converter：DD 条形码转换为 10x 格式
条形码转换工具使用说明，示例命令与参数解释，适用于将 DD barcode 转换为 10x barcode。
2025/8/7
Seurat+Signac：scRNA-seq 与 scATAC-seq 多模态整合 (Label Transfer / WNN)
使用 Seurat 和 Signac 整合 scRNA-seq 与 scATAC-seq 多模态数据
2025/8/7
SeekSoul Tools v1.3.0：特殊物种 VDJ ref 准备流程 (IMGT/TRUST4)
针对 SeekSoul Tools v1.3.0 与 TRUST4 的 ref 准备流程，包含从 IMGT 提取物种序列与格式化脚本示例。
2025/8/7
混合物种 scRNA-seq 分析指南：原理、结果解读与常见问题
针对混合物种数据分析原理、结果解读和一些常见问题的说明
2025/11/21
浆细胞免疫球蛋白基因污染：识别、影响与下游分析建议
样本中浆细胞相关的免疫球蛋白 IG 基因表达活跃弥散的影响判断和后续分析建议
2025/11/26
ATAC+RNA 多组学：质控指南与关键指标解读
scRNA-seq 与 scATAC-seq 双组学数据的质控目的、质控标准、关键质控指标的含义
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：降维与聚类 (RNA/ATAC/WNN 联合)
scRNA-seq 与 scATAC-seq 双组学数据的降维聚类的策略，基于 RNA 数据的降维聚类、基于 ATAC 数据的降维聚类、联合 RNA 和 ATAC 进行的联合降维聚类
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：细胞注释 (RNA 表达结合 ATAC 可及性)
scRNA-seq 与 scATAC-seq 双组学数据的细胞注释方法和策略，通过同时考虑基因表达 (RNA) 和染色质可及性 (ATAC) 两种信息源，提高细胞注释的准确性
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：差异可及性峰与 Motif/功能富集 (DA peak)
基于 scATAC-seq 数据，通过差异可及性分析识别各细胞群/状态的特异性开放区域，进而利用 Motif 富集分析鉴定其核心调控转录因子，并对相关 peak 进行基因注释与功能富集，以揭示潜在的细胞特异性调控机制
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：Motif 富集分析与转录因子调控推断
Motif 分析是单细胞 ATAC+RNA 多组学数据解析转录因子调控网络的关键步骤。通过识别染色质开放区域 (peak) 中富集的转录因子结合位点 (motif)，可以推断哪些转录因子可能参与调控特定细胞类型或状态
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：Gene Activity (基因活力) 计算与应用
在单细胞 ATAC-seq 数据分析中，基因活力分析是一种通过评估染色质可及性来量化基因活力的重要方法。基因活力分析统计了每个基因区域（包括基因体和上游 2 kb 调控区域）内的 ATAC-seq 信号强度，这些信号反映了 DNA 的开放程度，从而预示着基因的潜在转录活性
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：Peak2Gene (Peak-Gene linking) 关联分析
Peak2Gene (Peak-Gene linking) 分析是一种专为单细胞多组学 (ATAC+RNA) 数据设计的方法。其核心目标是识别基因表达与其附近染色质可及性峰 (peaks) 之间的显著调控关系。该方法通过统计每个细胞中基因表达量与其附近 peaks 的 ATAC 信号强度间的相关性，并利用广义线性模型校正 GC 含量、peak 长度、距离等技术偏置，从而推断哪个 peak 可能参与调控哪些基因。
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：Monocle3 拟时序与染色质动态解析
拟时序分析用于重建细胞发育或分化过程的轨迹，揭示染色质可及性的动态变化。Monocle3 通过选择 root 细胞，计算每个细胞到起点的距离，得到伪时间 (pseudotime)，用于排序细胞的分化进程。在 scATAC-seq 分析中，伪时间可以直观反映染色质可及性的变化和基因调控网络的动态过程。
2025/12/4
ATAC+RNA 多组学：epiAneuFinder 基于 scATAC 的 CNV 检测
epiAneuFinder 是一种用于从单细胞 ATAC (scATAC) 数据中检测拷贝数变异 (CNV) 的算法。单细胞多组学数据中包含 scATAC-seq 信息，可以利用 epiAneuFinder 对多组学中的 scATAC-seq 做 CNV 分析，揭示肿瘤细胞异质性。
2025/12/11
ATAC+RNA 多组学：CopyscAT 基于 scATAC 的 CNV 推断与肿瘤细胞识别
CopyscAT 可基于 scATAC-seq 数据推断拷贝数变异 (CNV)，辅助识别癌症细胞。它能帮助研究复杂肿瘤（如胶质母细胞瘤）内不同亚克隆的染色体变化与表观基因组状态的关系，分析遗传变异如何影响细胞的分子表型。CopyscAT 特别适合探索高异质性肿瘤中遗传与表观遗传的交互，以及肿瘤细胞与微环境间的作用机制。
2025/12/12
ATAC+RNA 多组学：AtaCNV 基于 scATAC 的 CNV 检测与可视化
AtaCNV 是一种专为单细胞 ATAC-seq (scATAC-seq) 数据开发的拷贝数变异 (CNV) 检测工具。通过处理单细胞染色质可及性测序数据，AtaCNV 能够高分辨率地揭示肿瘤细胞等复杂组织内部的遗传异质性。适用于多组学单细胞数据中的 scATAC-seq 通道，实现对肿瘤等复杂样本中细胞拷贝数状态的自动推断与可视化。
2025/12/12
2025/12/23
2025/12/23
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2025/12/23
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