ScholarGate
Assistente
Process / pipelineBioinformatics / omics

Analisi di RNA-seq a singola cellula basata su network

L'analisi di RNA-seq a singola cellula (scRNA-seq) basata su network estende i flussi di lavoro standard di scRNA-seq costruendo e interrogando network di interazione molecolare — network di regolazione genica, network di co-espressione o grafi di comunicazione cellula-cellula — a partire da dati trascrittomici a singola cellula. Anziché trattare ogni gene indipendentemente, questo approccio cattura l'attività coordinata dei circuiti genici e delle vie di segnalazione intercellulare all'interno e tra le popolazioni cellulari, consentendo una visione a livello di sistema della regolazione trascrizionale con risoluzione a singola cellula.

Apri in MethodMindIn arrivoVideoIn arrivoDownload slides

Leggi il metodo completo

Riservato ai membri

Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.

Accedi

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonti

  1. Aibar, S., González-Blas, C. B., Moerman, T., Huynh-Thu, V. A., Imrichova, H., Hulselmans, G., ... & Aerts, S. (2017). SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering. Nature Methods, 14(11), 1083–1086. link
  2. Jin, S., Guerrero-Juarez, C. F., Zhang, L., Chang, I., Ramos, R., Kuan, C. H., ... & Nie, Q. (2021). Inference and analysis of cell-cell communication using CellChat. Nature Communications, 12(1), 1088. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Network-based Single-Cell RNA Sequencing Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bioinformatics/network-based-single-cell-rna-seq-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNetwork-based single-cell RNA-seq analysis (Network-based Single-Cell RNA Sequencing Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/bioinformatics/network-based-single-cell-rna-seq-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026