Single-cell RNA-seq analysis
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis characterises gene expression at the resolution of individual cells, enabling discovery of cell types, states, and transitions that are invisible in bulk transcriptomics. Starting from raw sequencing reads, the workflow produces a cell-by-gene count matrix and proceeds through quality control, normalisation, dimensionality reduction, unsupervised clustering, cell-type annotation, and a range of downstream analyses such as trajectory inference and differential expression between cell populations.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Satija, R., Farrell, J. A., Gennert, D., Schier, A. F., & Regev, A. (2015). Spatial reconstruction of single-cell gene expression data. Nature Biotechnology, 33(5), 495–502. · DOI 10.1038/nbt.3192
- Macosko, E. Z., Basu, A., Satija, R., Nemesh, J., Shekhar, K., Goldman, M., ... & McCarroll, S. A. (2015). Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell, 161(5), 1202–1214. · DOI 10.1016/j.cell.2015.05.002
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.