Process / pipelineBioinformatics / omics

تحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبوزي للخلايا المفردة

يحدد تحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبوزي للخلايا المفردة (scRNA-seq DE) الجينات التي تختلف مستويات تعبيرها بشكل كبير بين مجموعات محددة من الخلايا الفردية — مثل أنواع الخلايا، أو حالات المرض، أو ظروف العلاج. على عكس تحليل الحمض النووي الريبوزي بالجملة (bulk RNA-seq)، الذي يحسب متوسط الإشارات عبر ملايين الخلايا، يعمل تحليل scRNA-seq DE على النسخة الجينية لكل خلية فردية، مما يتيح توصيفًا دقيقًا للتنظيم الجيني الخاص بسكان الخلايا والتغاير داخل الأنسجة التي تبدو متجانسة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E., & Satija, R. (2018). Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species. Nature Biotechnology, 36(5), 411–420. DOI: 10.1038/nbt.4096
  2. Love, M. I., Huber, W., & Anders, S. (2014). Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology, 15(12), 550. DOI: 10.1186/s13059-014-0550-8

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Single-Cell RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bioinformatics/single-cell-rna-seq-differential-expression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateSingle-cell RNA-seq differential expression (Single-Cell RNA Sequencing Differential Expression Analysis). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/bioinformatics/single-cell-rna-seq-differential-expression · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026