Vienšūnu gēnu kopu bagātināšanas analīze — scGSEA
Vienšūnu gēnu kopu bagātināšanas analīze (scGSEA) paplašina klasisko kopējo GSEA analīzi līdz atsevišķu šūnu izšķirtspējai. Tā vietā, lai testētu, vai gēnu kopa ir bagātināta parauga līmeņa salīdzinājumā, scGSEA katrai šūnai piešķir bagātināšanas vai aktivitātes rādītāju, ļaujot pētniekiem kartēt ceļu aktivitāti heterogēnās šūnu populācijās, šūnu stāvokļos un attīstības trajektorijās, kas uztvertas vienšūnu RNS-seq datos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Single-cell Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/bioinformatics/single-cell-gene-set-enrichment-analysis
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- GSEA (Gēnu kopu bagātināšanas analīze)Bioinformātika↔ salīdzināt
- Signālu ceļu bagātināšanas analīzeBioinformātika↔ salīdzināt
- RNA-seq diferenciālās ekspresijasBioinformātika↔ salīdzināt
- Vienšūnas RNS sekvencēšanas analīzeBioinformātika↔ salīdzināt
- Vienšūnu RNS sekvenēšanas (scRNA-seq) diferenciālās ekspresijas analīzeBioinformātika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →