Process / pipelineBioinformatics / omics
Multi-omics Single-Cell RNA-seq Analysis — Integrative Multimodal Single-Cell Profiling
Multi-omics 단일 세포 RNA-seq 분석은 동일한 개별 세포에서 동시에 측정되거나 공동 프로파일링된 유전자 발현(scRNA-seq), 염색질 접근성(scATAC-seq), 또는 표면 단백질 발현량(CITE-seq)과 같은 두 개 이상의 분자층을 통합합니다. 이러한 양상들을 공유된 저차원 공간에 정렬함으로써, 연구자들은 단일 분석으로는 제공할 수 없는 것보다 기계론적으로 더 풍부한 세포 정체성, 조절 상태 및 표현형에 대한 그림을 얻을 수 있습니다.
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출처
- Hao, Y., Hao, S., Andersen-Nissen, E., Mauck, W. M., Zheng, S., Butler, A., Lee, M. J., Wilk, A. J., Darby, C., Zager, M., Hoffman, P., Stoeckius, M., Papalexi, E., Mimitou, E. P., Jain, J., Srivastava, A., Stuart, T., Fleming, L. M., Yeung, B., Rogers, A. J., McElrath, J. M., Blish, C. A., Gottardo, R., Smibert, P., & Satija, R. (2021). Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell, 184(13), 3573–3587.e29. link ↗
- Argelaguet, R., Arnol, D., Bredikhin, D., Deloro, Y., Velten, B., Marioni, J. C., & Stegle, O. (2020). MOFA+: a statistical framework for comprehensive integration of multi-modal single-cell data. Genome Biology, 21(1), 111. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-omics Single-Cell RNA Sequencing Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bioinformatics/multi-omics-single-cell-rna-seq-analysis
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