Time-series single-cell RNA-seq analysis
Time-series single-cell RNA-seq analysis captures gene expression across multiple time points at single-cell resolution to reveal how cell populations emerge, transition, and diverge during dynamic biological processes such as development, differentiation, or disease progression. By combining pseudotime ordering, RNA velocity, and differential dynamics testing, researchers reconstruct the temporal trajectory of individual cells and identify the gene regulatory changes that drive biological transitions.
רשומת מקור
ציטוטים הועתקו מילה במילה מרשומת המקור של המתודה. לא מוסקת כל אימות ברמת הטענה מהם.
- Trapnell, C., Cacchiarelli, D., Grimsby, J., Pokharel, P., Li, S., Morse, M., Lennon, N. J., Livak, K. J., Mikkelsen, T. S., & Rinn, J. L. (2014). The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells. Nature Biotechnology, 32(4), 381-386. · DOI 10.1038/nbt.2859
- La Manno, G., Soldatov, R., Zeisel, A., Braun, E., Hochgerner, H., Petukhov, V., Lidschreiber, K., Kastriti, M. E., Lonnerberg, P., Furlan, A., Fan, J., Borm, L. E., Liu, Z., van Bruggen, D., Guo, J., He, X., Linnarsson, S., & Kharchenko, P. V. (2018). RNA velocity of single cells. Nature, 560(7719), 494-498. · DOI 10.1038/s41586-018-0414-6
טענות מאוצרות
טענות שנשמרו ביומן הראיות, לכל אחת הערכה משלה.
תצוגה זו אינה ממציאה הערכת טענה כאשר ליומן אין אחת.
מתודות קשורות
נוצר מגרף המתודות ומוצג כיחסים שהוצעו על ידי המכונה — לא מוסקת כל טענת ראיה.