scRNA-seq数据处理新管道：从人脑到PBMC分析

该集合包含了三个主要的分析管道：dronc、MTG和PBMC_68k，每个管道专门用于处理不同来源和类型的数据集。 1. dronc管道：该管道专注于分析由DroNc-seq技术生成的人脑单核RNA-seq数据。DroNc-seq是一种单细胞RNA测序技术，能够捕捉到细胞核中RNA的表达情况，对于研究复杂的组织结构，如大脑，尤为有用。Naabi等人在2017年发表于《Nature Methods》的研究中，通过该技术以及后续的分析流程，展示了与DroNc-seq大规模平行的单核RNA-seq分析方法，并揭示了大量新的生物学发现。 2. MTG管道：MTG管道则是针对人类大脑的艾伦脑图谱（Allen Brain Atlas）中提供的中颞回（MTG）数据集进行分析。该数据集包含了15,928个核的数据，这些核来源于8位年龄在24-66岁之间的人脑组织供体。通过MTG管道的分析，研究者能够识别出大约75种转录上不同的细胞类型，具体可分为45种抑制性神经元类型、24种兴奋性神经元类型和6种非神经元类型。这一研究不仅推动了神经科学研究的深入，也对疾病诊断和治疗的研究提供了宝贵的参考信息。 3. PBMC_68k管道：PBMC_68k管道则是一个通用管道，利用PBMC（外周血单核细胞）68k数据集进行展示。这个数据集来自于10x Genomics公司，Zheng等人于2017年发表的研究中对该数据集进行了大规模的并行数字转录谱分析。PBMC数据集因其简单性（相比组织样本）和多样性（包括多种免疫细胞类型）而被广泛用于研究和教学。 上述三个管道均是利用scRNA-seq技术进行数据处理和分析，该技术是生物信息学和基因组学中的前沿技术，能够在单细胞层面上探究基因表达和调控，为理解复杂生物系统的细胞异质性提供了有力工具。scRNA-seq技术的应用可以帮助研究人员发现新的细胞类型、探究细胞发育的轨迹，以及解析疾病状态下的细胞变化等。 此外，scRNAseq_pipelines的标签为"HTML"，可能表示该存储库在某些方面使用了超文本标记语言（HTML），但具体细节未在描述中给出，这可能意味着该存储库提供了一个网页界面或文档来展示分析结果、使用说明或其他相关信息。 最后，资源的压缩包文件名称为"scRNAseq_pipelines-master"，表明这是一个主分支（master branch）的版本，通常意味着这是一个稳定版本或官方发布的版本。"scRNAseq_pipelines-master"文件包含了上述所有的分析管道和相关文件，对于希望处理和分析scRNA-seq数据的科研人员来说，这是一个宝贵的资源。"