Monopogen单细胞谱系追踪技术解析

Monopogen单细胞谱系追踪技术解析

Monopogen SNV calling from single cell sequencing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Monopogen

单细胞SNV检测与谱系追踪原理

Monopogen是一款用于单细胞RNA测序数据分析的工具，特别擅长从单细胞数据中检测体细胞单核苷酸变异(SNV)，为细胞谱系追踪研究提供重要支持。通过分析这些遗传变异模式，研究人员可以重建细胞间的发育关系。

Monopogen输出文件详解

Monopogen运行后会生成多个关键文件，每个文件包含特定的分析结果：

1. SNV矩阵文件(chr17.SNV_mat.RDS)

   • 核心数据文件，记录每个细胞在每个变异位点的等位基因支持数
   • A列表示支持野生型等位基因的reads数
   • B列表示支持突变型等位基因的reads数

2. 变异位点过滤文件(chr17.putativeSNVs.csv)

   • 包含所有候选SNV位点的质量评估指标
   • 常用过滤条件包括：
     • SVM阳性分数>0.5
     • LD精炼合并分数>0.25
     • 替代等位基因频率(BAF_alt)在0.1-0.5之间
     • 参考和替代等位基因深度均>2

3. 其他辅助文件

   • 细胞ID与SNVID对应关系文件
   • 种系变异模型文件
   • 深度和质量过滤后的变异位点信息

谱系追踪实施步骤

1. 高质量变异位点筛选

   • 根据上述标准从putativeSNVs.csv中筛选可靠位点
   • 示例中筛选出111个高质量变异位点

2. 构建细胞-变异矩阵

   • 从SNV_mat.RDS中提取变异信息
   • 重点关注突变型等位基因(B)的支持情况

3. 谱系关系推断

   • 基于共享变异模式对细胞进行聚类
   • 可使用层次聚类或基于图的聚类方法
   • 共享相同变异模式的细胞可能具有共同起源

4. 谱系树构建

   • 利用最大简约法或其他系统发育方法
   • 基于变异积累模式重建细胞发育关系

技术要点与注意事项

1. 数据质量控制

   • 确保测序深度足够检测低频变异
   • 注意区分真实体细胞变异与测序错误

2. 变异解读

   • 考虑单细胞RNA-seq特有的等位基因丢失问题
   • 适当处理缺失数据

3. 生物学解释

   • 结合基因表达数据验证谱系关系
   • 考虑细胞状态对变异检测的影响

Monopogen为单细胞水平的谱系追踪提供了有力的工具支持，通过系统分析体细胞变异模式，研究人员可以深入理解组织发育和疾病进展过程中的细胞动态变化。

Monopogen SNV calling from single cell sequencing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Monopogen