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Analyse d'enrichissement de jeux de gènes unicellulaire — scGSEA

L'analyse d'enrichissement de jeux de gènes unicellulaire (scGSEA) étend l'analyse GSEA classique aux données de cellules individuelles. Plutôt que de tester si un jeu de gènes est enrichi dans une comparaison au niveau de l'échantillon, scGSEA attribue un score d'enrichissement ou d'activité à chaque cellule, permettant aux chercheurs de cartographier l'activité des voies métaboliques à travers des populations cellulaires hétérogènes, des états cellulaires et des trajectoires de développement capturés dans des données d'ARN séquentiel unicellulaire.

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Sources

  1. Aibar, S., Gonzalez-Blas, C. B., Moerman, T., Huynh-Thu, V. A., Imrichova, H., Hulselmans, G., Rambow, F., Marine, J.-C., Geurts, P., Aerts, J., van den Oord, J., Kalender Atak, Z., Wouters, J., & Aerts, S. (2017). SCENIC: Single-cell regulatory network inference and clustering. Nature Methods, 14(11), 1083-1086. link
  2. DeTomaso, D., Jones, M. G., Subramaniam, M., Ashuach, T., Ye, C. J., & Yosef, N. (2019). Functional interpretation of single cell similarity maps. Nature Communications, 10(1), 4376. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Single-cell Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bioinformatics/single-cell-gene-set-enrichment-analysis

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ScholarGateSingle-cell Gene Set Enrichment Analysis (Single-cell Gene Set Enrichment Analysis). Consulté le 2026-06-17 sur https://scholargate.app/fr/bioinformatics/single-cell-gene-set-enrichment-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026