ScholarGate
Asistents

Bioinformātika

112 metodes šajā saimē.

Izceltās

Admikstūras analīzeAdmixture analysis is a population genetics method that infers population structure and individual ancestry from multilocus genotype data. Originally developed by Pritchard, StepheSenču stāvokļa rekonstrukcijaAncestral state reconstruction (ASR) is a phylogenetic method that infers the character states (trait values or evolutionary features) of extinct ancestors by analyzing patterns ofATAC-seq analīzeATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) is a method for profiling the landscape of chromatin accessibility genome-wide. Developed by Buenrostro and cChIP-seq Peak CallingChIP-seq peak calling is a computational pipeline that identifies genomic regions where a protein of interest — a transcription factor or histone modification — is enriched, based Koalescences teorijaCoalescent theory is a probabilistic framework that traces the genealogical history of DNA sequences backward in time to their most recent common ancestor. Developed by John KingmaKopiju skaita variāciju analīzeCopy number variation (CNV) analysis is a genomic pipeline for detecting regions where individuals carry fewer or more copies of a DNA segment than the reference genome. CNVs span

Lasīšanas ceļš

Šīs tēmas visbiežāk citētās pamatmetodes to izstrādes secībā — vieta, kur sākt, ja esat šeit iesācējs.

  1. Kopiju skaita variāciju analīze1998–2006autors: Pinkel et al. (array CGH); Redon et al. (genome-wide CNV map)
  2. Signālu ceļu bagātināšanas analīze2003–2005autors: Mootha et al. (2003); systematised by Subramanian et al. (2005)
  3. GSEA (Gēnu kopu bagātināšanas analīze)2005 (seminal PNAS paper; predecessor concept in Mootha et al. 2003)autors: Aravind Subramanian, Pablo Tamayo, Vamsi K. Mootha, Jill P. Mesirov, Todd R. Golub, Eric S. Lander et al. (Broad Institute)
  4. Ģenoma plaša asociācijas pētījums (GWAS)2005–2007autors: Klein et al. (age-related macular degeneration GWAS, 2005); landmark scale: Wellcome Trust Case Control Consortium (2007)
  5. Epigenomu plaša asociācijas pētījums (EWAS)2008–2011 (term and framework established c. 2011)autors: Rakyan, Down, Balding & Beck (conceptual framework); Illumina arrays enabled large-scale application
  6. RNA-seq diferenciālās ekspresijas2008–2010 (RNA-seq DE methodology established)autors: Multiple groups; foundational methods from Anders & Huber (DESeq, 2010), Robinson, McCarthy & Smyth (edgeR, 2010)
  7. Vienšūnas RNS sekvencēšanas analīze2009 (first scRNA-seq by Tang et al.); widely adopted 2015–2016autors: Azim Surani, Barbara Treutlein, and the Regev/McCarroll groups (foundational droplet-based methods ~2015)
  8. Variantu identificēšana2009–2010 (modern high-throughput era)autors: Li et al. (SAMtools/bcftools, 2009); McKenna et al. (GATK, 2010)
visas metodes šajā plauktā ↓

Visas metodes 112

Admikstūras analīzeSenču stāvokļa rekonstrukcijaATAC-seq analīzeChIP-seq Peak CallingKoalescences teorijaKopiju skaita variāciju analīzeAnalīze CRISPR skrīningiemRekonstrukcija ar krioelektronmikroskopijuTranskriptoma montāža de novoDiferenciālā ChIP-seq pīķu noteikšanaDiferenciālās kopiju skaita variāciju analīzeDiferenciālā epigenoma plaša mēroga asociācijas pētījumsDiferenciālā eQTL analīzeDiferenciālā metabolomikas analīzeDiferenciālā ceļu bagātināšanas analīzeDiferenciālā proteomikas analīzeDiferenciālā vienšūnu RNS sekvenēšanas (scRNA-seq) analīzeDiferenciālā variantu izsaukšanaEpigenomu plaša asociācijas pētījums (EWAS)Epigenoma mēroga asociācijas pētījums izglītības pētniecībāeQTL analīzeF-statistika (FST)GCTAGSEA (Gēnu kopu bagātināšanas analīze)Ģenoma plaša asociācijas pētījums (GWAS)Visgenoma asociācijas pētījums izglītības pētniecībāHi-C analīzeHKA testsHMMER profila meklēšanaHomoloģijas modelēšanaIBD kartēšanaLD bloku analīzeMašīnmācīšanās atbalstīta ChIP-seq pīķu noteikšanaMašīnmācīšanās-asistēta kopiju skaita variāciju analīzeEpigenomu plaša asociācijas pētījumu (ML-EWAS) ar mašīnmācīšanos atbalstuAr mašīnmācīšanos saistīta eQTL analīzeGēnu kopu bagātināšanas analīze, izmantojot mašīnmācīšanosMašīnmācīšanās palīdzības GWASAr mašīnmācīšanos saistīta metabolomikas analīzeMašīnmācīšanās palīdzības mikrobiomu daudzveidības analīzeMašīnmācīšanās atbalstīta ceļu bagātināšanas analīzeMašīnmācīšanās atbalstīta filogenētiskā analīzeMašīnmācīšanās atbalstīta RNS-sekvenēšanas diferenciālās ekspresijas analīzePalīglīdzeklis ar mašīnmācīšanos secību salīdzināšanaiAnalīze ar mašīnmācīšanos atbalstītu vienšūnu RNS sekvencēšanuVariantu noteikšanu ar mašīnmācīšanosMcDonald-Kreitman testsAnalīze "Metabolomika"Metagenomiskā iedalīšanaMolekulārā dokēšanaDaudzomu epigenoma plaša asociācijas pētījumsDaudzomu eQTL analīzeDaudzomikas gēnu kopu bagātināšanas analīzeMulti-omics metabolomīkās analīzeDaudzomu mikrobioma daudzveidības analīzeDaudzomu šķērsviršķu bagātības analīzeDaudzomiksu filoģenētiskā analīzeDaudzomu proteīmu analīzeDaudzomu RNS-seq diferenciālās ekspresijas analīzeVienas šūnas RNS-sekvenēšanas (scRNA-seq) daudzatmiju analīzeAnalīze tīklos balstīta kopiju skaita variācijāmNetwork-based epigenome-wide association studyTīklam balstīta eQTL analīzeTīklā balstīta GWASAnalīze, kas balstīta uz tīkliem, metabolomikāAnalīze tīklos balstītai mikrobiomu daudzveidībaiTīkla analīze ceļu bagātināšanaiTīkla analīze filogenētikāTīklā balstīta RNA-seq diferenciālās ekspresijas analīzeTīklos balstīta vienšūnu RNS sekvenču analīzeTīklā balstīta variantu izsaukšanaSignālu ceļu bagātināšanas analīzeFarmakofora modelēšanaFilogenētiskā analīzeFilogenētiskie neatkarīgie kontrastiPoligēnais riska rādītājsPPI tīkla topoloģijaProteīnu analīzeQSARQTL MappingRNA ātrumsRNA-seq diferenciālās ekspresijasSelection Sweep (Tajima's D)Secvenču salīdzināšanaVienšūnu ChIP-seq pīķu noteikšanaVienšūnu kopiju skaita variācijas analīzeViena šūnu epigenoma plašā asociācijas pētījuma (scEWAS) aprakstsVienšūnu eQTL analīzeVienšūnu gēnu kopu bagātināšanas analīzeVienšūnu GWASVienšūnu metabolomikas analīzeVienas šūnas mikrobioma daudzveidības analīzeVienšūnu filogenētiskā analīzeVienšūnas RNS sekvencēšanas analīzeVienšūnu RNS sekvenēšanas (scRNA-seq) diferenciālās ekspresijas analīzeVienas šūnas secības salīdzināšanaVienšūnu variantu noteikšanaLaika secīgu ChIP-seq pīķu noteikšanaLaika sēriju kopiju skaita variācijas analīzeLaika sēriju epigenoma plašās asociācijas pētījumiLaika rindu eQTL analīzeLaika sēriju gēnu kopu bagātināšanas analīzeLaika sēriju metabolomikas analīzeLaika sēriju mikrobioma daudzveidības analīzeLaika sēriju ceļu bagātināšanas analīzeFiloģenētiskā laika sēriju analīzeLaika sēriju proteīmu analīzeDiferenciālās ekspresijas analīze laika sērijās, izmantojot RNA-seqLaika sēriju vienšūnu RNS sekvenēšanas analīzeLaika variantu izsaukšanaTransmisijas disekvilībra testsVariantu identificēšana

Vairāk no Signālu un zinātniskā skaitļošana

Signāli un skaitliskās metodes 48