ScholarGate
Асистент

Биоинформатика

112 метода в това семейство.

Избрани

Анализ на примесиAdmixture analysis is a population genetics method that infers population structure and individual ancestry from multilocus genotype data. Originally developed by Pritchard, StepheРеконструкция на предкови състоянияAncestral state reconstruction (ASR) is a phylogenetic method that infers the character states (trait values or evolutionary features) of extinct ancestors by analyzing patterns ofATAC-seq анализATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) is a method for profiling the landscape of chromatin accessibility genome-wide. Developed by Buenrostro and cИзвикване на пикове в ChIP-seqChIP-seq peak calling is a computational pipeline that identifies genomic regions where a protein of interest — a transcription factor or histone modification — is enriched, based Коалесцентна теорияCoalescent theory is a probabilistic framework that traces the genealogical history of DNA sequences backward in time to their most recent common ancestor. Developed by John KingmaАнализ на вариациите в броя на копиятаCopy number variation (CNV) analysis is a genomic pipeline for detecting regions where individuals carry fewer or more copies of a DNA segment than the reference genome. CNVs span

Път за четене

Най-цитираните основополагащи методи по тази тема, подредени според реда на тяхното развитие — място, от което да започнете, ако сте нов тук.

  1. Анализ на вариациите в броя на копията1998–2006от Pinkel et al. (array CGH); Redon et al. (genome-wide CNV map)
  2. Анализ на обогатяване на пътища2003–2005от Mootha et al. (2003); systematised by Subramanian et al. (2005)
  3. Анализ на обогатяване на генни набори (GSEA)2005 (seminal PNAS paper; predecessor concept in Mootha et al. 2003)от Aravind Subramanian, Pablo Tamayo, Vamsi K. Mootha, Jill P. Mesirov, Todd R. Golub, Eric S. Lander et al. (Broad Institute)
  4. Геномно-широко асоциативно изследване (GWAS)2005–2007от Klein et al. (age-related macular degeneration GWAS, 2005); landmark scale: Wellcome Trust Case Control Consortium (2007)
  5. Епигенетомно-широк асоциативен анализ (EWAS)2008–2011 (term and framework established c. 2011)от Rakyan, Down, Balding & Beck (conceptual framework); Illumina arrays enabled large-scale application
  6. RNA-seq анализ на диференциална експресия2008–2010 (RNA-seq DE methodology established)от Multiple groups; foundational methods from Anders & Huber (DESeq, 2010), Robinson, McCarthy & Smyth (edgeR, 2010)
  7. Анализ на едноклетъчна РНК секвенция (scRNA-seq)2009 (first scRNA-seq by Tang et al.); widely adopted 2015–2016от Azim Surani, Barbara Treutlein, and the Regev/McCarroll groups (foundational droplet-based methods ~2015)
  8. Вариантно призоваване2009–2010 (modern high-throughput era)от Li et al. (SAMtools/bcftools, 2009); McKenna et al. (GATK, 2010)
всички методи на този рафт ↓

Всички методи 112

Анализ на примесиРеконструкция на предкови състоянияATAC-seq анализИзвикване на пикове в ChIP-seqКоалесцентна теорияАнализ на вариациите в броя на копиятаАнализ на CRISPR скринингРеконструкция чрез крио-ЕМДе ново транскриптомен сборИдентифициране на диференциални пикове в ChIP-seqАнализ на диференциални вариации в броя на копиятаДиференциално епигеномно асоциативно проучванеДиференциален анализ на eQTLДиференциален метаболомен анализДиференциален анализ на обогатяване на пътищаДиференциален протеомен анализДиференциален анализ на едноклетъчна РНК-секвенцияДиференциално извикване на вариантиЕпигенетомно-широк асоциативен анализ (EWAS)Епигеномно-широк анализ на асоциации (EWAS) в образователните изследванияeQTL анализF-статистики (FST)GCTAАнализ на обогатяване на генни набори (GSEA)Геномно-широко асоциативно изследване (GWAS)Широкогеномно асоциативно проучване в образователните изследванияАнализ на Hi-CТест на ХКАТърсене с HMMER профилиХомоложно моделиранеIBD картографиранеАнализ на блокове на неравновесие по свързване (LD)Извличане на пикове при ChIP-seq с помощта на машинно обучениеАнализ на вариации в броя на копията с помощта на машинно обучениеЕпигенетично-асоциативно изследване, подпомогнато от машинно обучение (ML-EWAS)Анализ на eQTL с помощта на машинно обучениеАнализ на обогатяване на генни множества, подпомогнат от машинно обучениеГеномни асоциативни анализи, подпомогнати от машинно обучениеАнализ на метаболомика с помощта на машинно обучениеМашинно обучение-асистиран анализ на микробно разнообразиеМашинно обучение-асистиран анализ на обогатяване на пътищаАсистиран от машинно обучение филогенетичен анализАнализ на диференциална експресия на РНК-сек с помощта на машинно обучениеМашинно обучение за подпомагане на подравняването на последователностиАнализ на едноклетъчна РНК секвенция с помощта на машинно обучениеИзвличане на варианти с помощта на машинно обучениеТестът на McDonald-Kreitman (MK)Анализ на метаболомикатаМетагеномно биниранеМолекулярно докиранеМултиомикс епигеномно-широк асоциативен анализМулти-омикс eQTL анализМултиомиксен анализ на обогатяване на генни набориМултиомиксен метаболомен анализМулти-омичен анализ на разнообразието на микробиомаМулти-омикс анализ за обогатяване на пътищаМултиомиксен филогенетичен анализМултиомиксен протеомен анализМулти-омиксен RNA-seq анализ на диференциална експресияМногоомичен анализ на единични клетки чрез РНК-секвениранеАнализ на вариациите в броя на копията, базиран на мрежиМрежово епигенетомно-широко асоциативно изследване (Network EWAS)Мрежово базиран анализ на eQTLМрежово базиран GWASМрежов метаболомен анализМрежово-базиран анализ на разнообразието на микробиомаМрежово обогатяване на пътищаМрежов филогенетичен анализМрежов анализ на диференциалната експресия на РНК-секвенцияМрежово-базиран анализ на едноклетъчна РНК-секвенцияМрежово базирано призоваване на вариантиАнализ на обогатяване на пътищаФармакофорно моделиранеФилогенетичен анализФилогенетични независими контрастиПолигенен рисков резултатТопология на мрежи от протеин-протеинни взаимодействия (PPI)Анализ на протеомикатаQSARКартографиране на количествени локуси (QTL)Скорост на РНКRNA-seq анализ на диференциална експресияСелективен суип (D на Таджима)Подравняване на последователностиИзвличане на пикове при ChIP-секвениране на единични клеткиАнализ на вариациите в броя на копията на единични клеткиПроучване на асоциации на епигеномно ниво в единични клетки (scEWAS)Едноклетъчен eQTL анализАнализ на обогатяване на генни множества в единични клеткиSingle-cell GWASАнализ на метаболомиката на единични клеткиАнализ на разнообразието на микробиома на единични клеткиАнализ на филогенетика на единични клеткиАнализ на едноклетъчна РНК секвенция (scRNA-seq)Анализ на диференциална експресия при едноклетъчна РНК-секвенцияSingle-cell Sequence AlignmentИзвикване на варианти от единични клеткиИзвикване на пикове в ChIP-seq времеви редовеАнализ на вариации в броя на копията във времеви серииЕпигенетично асоциативно проучване на времеви редове (time-series EWAS)Анализ на времеви редове на eQTLАнализ на обогатяване на генни набори във времеви редовеАнализ на метаболомика във времеви редовеАнализ на динамиката на микробното разнообразие във времетоАнализ на обогатяване на пътища във времеви серииВремево-редирани филогенетични анализиАнализ на протеомика във времеви редовеДиференциален анализ на експресията при времеви редове от RNA-seqАнализ на едноклетъчна РНК-секвенция във времеви редовеИзвикване на варианти във времеви серииТест за неравновесие в предаванетоВариантно призоваване

Още в Обработка на сигнали и научни изчисления

Сигнали и числени методи 48