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超硬核新技术直播课来袭

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    发表于 2019.12.17 10:56:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本周的直播课内容有点意思,周三的课程讲带领大家从新角度挖掘单细胞关键基因,周四的课程则会讲解关于有效群体大小与物种进化史研究,欢迎对此有兴趣的老师们关注我们的直播课,下面是更详细的课程介绍:

    周三:单细胞转录组

    一提到单细胞转录组,很多人首先会想到marker基因、细胞亚群和拟时分析。这些分析内容在过去两年的文章中大量出现,给人深刻印象。单细胞转录组的实验设计在今年的文章中得到了极大的丰富,多样化的样本关系使得测序数据蕴含了更丰富的潜在信息。那么该如何挖掘样本关系带来的数据信息呢?

    图1 单细胞转录组技术成熟带来的多样化实验设计

    样本差异在普通转录组中是重要分析内容,单细胞转录组可以看做将普通转录组数据拆分成了彼此也存在差异的成千上万份。所以,样本差异分析在单细胞转录组中增加了一个新的维度——细胞间异质性。新的变量引入增大了样本差异分析的难度,想要获取完整的差异信息并不容易。

    图2 样本差异分析整体思路

    现在最普遍的变量简化方法便是在单个细胞亚群内进行样本差异分析。在周三(12月18日)下午4点的直播课堂中,将从细胞组成和基因挖掘两个方向入手,为大家讲解单细胞转录组的样本差异分析思路。

    课程名称:《如何利用新角度挖掘单细胞转录组关键基因》
    时间:12月18日(周三)16:00
    直播QQ群:基迪奥Omicsmart单细胞交流群
                    【837858821】


    周四:有效群体大小与物种进化史研究

    群体大小(population size)指的是一个物种的群体有多少个个体。而有效群体大小(effect population size),则是一个群体遗传学的概念,其定义为“在一个理想群体中,在随机遗传漂变影响下,能够产生相同的等位基因分布或者等量的同系繁殖的个体数量。”一个群体无论是处于什么样本组成,通过将它的群体大小换算为有效群体大小后,可以便于评价该群体遗传多样性的水平。

    分析某个种群的历史有效群体大小的方法很多,我们这里先介绍一种目前应用最广泛的一种方法——PSMC分析。PSMC全称是成对序列马可夫共祖分析(pairwise sequentially Markovian coalescent),是二代测序算法界的大神李恒在2011年发表的一种的推测物种进化历史上有效群体大小的方法,也是目前最受欢迎使用最广的一种方法。

    图1 PSMC原理示意图

    该方法利用个体重测序的数据来推测该个体所属的种群在历史上各个时期的有效群体大小。用1个个体重测序的数据,怎么能获得整个进化史的信息呢?该算法非常思路非常巧妙,在直播课堂中我会解释。但即使不理解原理,也不影响你读懂PSMC的结果。 PSMC的分析结果,就是推测出的个体对应的种群各个历史时期的有效群体大小,最终绘图效果如下。

    这张图里,横坐标对应的是追溯时间,即多少年前,所以越靠右边越久远。且横坐标的单位不是线性的,越靠右边,时间的单位越大。纵坐标对应预测出的有效群体大小。图中高高低低起伏的连续折线,对应的就是推测出的各个种群在进化历史上的有效群体大小。

    在这份数据中,李恒用了两个西非人(YRI),两个欧洲人(EUR),1个韩国人(KOR),一个中国人(CHN)的数据进行分析,从而推测了4个人种在进化史上的有效群体大小变化。
    图2 四个人种的种群历史有效规模推测


    PSMC也不是完美的,改进型的方法比较有代表性包括MSMC和SMC++。这两种方法都是突破了PSMC一次只能分析1个样本的局限,而是可以整合并同时分析多个等位基因序列间的最近共祖时间,从而提高了有效群体大小(Ne)预测的精度并提高了效率。由于是多个个体单倍型之间的比较,因此可以提供更多突变时间更近的变异信息(突变是随着时间累积的,所以分化时间越近的序列之间,变异越稀有),从而提高了这些方法对较近时间点(1万年以内)的Ne的估算精度。

    本周四,周老师将主要进行PSMC算法原理介绍以及文献案例解析,教大家如何用重测序的数据估计物种进化史上的有效群体大小波动过程,PSMC后续优化算法的介绍,敬请关注。

    课程名称:《有效群体大小与物种进化史研究》
    时间:12月19日(周四)16:00
    直播QQ群:基迪奥Omicsmart基因组群
                    【903695710】


    本月直播课还有更多精彩内容,具体可以参考下面课程表:


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    发表于 2019.12.18 08:39:41 | 显示全部楼层
    感谢楼主~
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    发表于 2019.12.18 08:40:41 | 显示全部楼层
    谢谢了!!
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    发表于 2019.12.18 08:47:17 | 显示全部楼层
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