Vienšūnu GWAS — ģenētisko asociāciju analīze, kas specifiska šūnu tipam
Vienšūnu GWAS ir integratīva bioinformātikas pipeline, kas kartē globālās genoma asociāciju pētījumu (GWAS) signālus uz vienšūnu transkriptomiskām ainavām, lai identificētu, kuri šūnu tipi un atsevišķas šūnas nes nesamērīgi lielu ģenētisko risku saslimšanai vai īpašībai. Izmantojot vienšūnu RNA-seq atlantu kopā ar GWAS kopsavilkuma statistiku, tas pārsniedz audu līmeņa asociācijas, lai atklātu precīzus šūnu kontekstus, kuros slimību asociētie ģenētiskie varianti izpaužas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Zhang, M. J., Hou, K., Dey, K. K., Sakaue, S., Jagadeesh, K. A., Weinand, K., ... & Price, A. L. (2022). Polygenic enrichment distinguishes disease associations of individual cells in single-cell RNA-seq data. Nature Genetics, 54(8), 1224-1234. link ↗
- Bryois, J., Calini, D., Macnair, W., Foo, L., Urich, E., Ortmann, W., ... & De Jager, P. L. (2022). Cell-type-specific cis-eQTLs in eight human brain cell types identify novel risk genes for psychiatric and neurological disorders. Nature Neuroscience, 25(8), 1104-1112. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Single-Cell Genome-Wide Association Study. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/bioinformatics/single-cell-gwas
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.
- eQTL analīzeBioinformātika↔ compare
- Ģenoma plaša asociācijas pētījums (GWAS)Bioinformātika↔ compare
- Signālu ceļu bagātināšanas analīzeBioinformātika↔ compare
- RNA-seq diferenciālās ekspresijasBioinformātika↔ compare
- Vienšūnu eQTL analīzeBioinformātika↔ compare
- Vienšūnas RNS sekvencēšanas analīzeBioinformātika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →