Analyse d'expression différentielle de l'ARNseq à cellule unique
L'analyse d'expression différentielle (ED) de l'ARNseq à cellule unique (scRNA-seq ED) identifie les gènes dont les niveaux d'expression diffèrent significativement entre des groupes définis de cellules individuelles — tels que des types cellulaires, des états pathologiques ou des conditions de traitement. Contrairement à l'ARNseq en vrac, qui moyenne les signaux sur des millions de cellules, l'ED scRNA-seq opère sur le transcriptome de chaque cellule individuelle, permettant une caractérisation fine de la régulation génique spécifique aux populations cellulaires et de l'hétérogénéité au sein de tissus apparemment homogènes.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Single-Cell RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bioinformatics/single-cell-rna-seq-differential-expression
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