Single-cell GWAS
Single-cell GWAS is an integrative bioinformatics pipeline that maps genome-wide association study (GWAS) signals onto single-cell transcriptomic landscapes to identify which cell types and individual cells carry disproportionate genetic risk for a disease or trait. By leveraging single-cell RNA-seq atlases alongside GWAS summary statistics, it moves beyond tissue-level associations to reveal the precise cellular contexts in which disease-associated genetic variants exert their effects.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Zhang, M. J., Hou, K., Dey, K. K., Sakaue, S., Jagadeesh, K. A., Weinand, K., ... & Price, A. L. (2022). Polygenic enrichment distinguishes disease associations of individual cells in single-cell RNA-seq data. Nature Genetics, 54(8), 1224-1234. · URL
- Bryois, J., Calini, D., Macnair, W., Foo, L., Urich, E., Ortmann, W., ... & De Jager, P. L. (2022). Cell-type-specific cis-eQTLs in eight human brain cell types identify novel risk genes for psychiatric and neurological disorders. Nature Neuroscience, 25(8), 1104-1112. · URL
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.