Single-cell Gene Set Enrichment Analysis — scGSEA
Single-cell gene set enrichment analysis (scGSEA) breidt de klassieke bulk-GSEA uit naar de resolutie van individuele cellen. In plaats van te testen of een genenset verrijkt is in een vergelijking op monsterniveau, kent scGSEA een verrijkings- of activiteitsscore toe aan elke cel, waardoor onderzoekers pathway-activiteit in heterogene celpopulaties, celtoestanden en ontwikkelingsstrajecten, vastgelegd in single-cell RNA-seq-data, in kaart kunnen brengen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Single-cell Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bioinformatics/single-cell-gene-set-enrichment-analysis
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Gen-setverrijkingsanalyse (GSEA)Bio-informatica↔ vergelijken
- Pathway-verrijkingsanalyseBio-informatica↔ vergelijken
- RNA-seq Differentiele ExpressieBio-informatica↔ vergelijken
- Single-cell RNA-seq AnalyseBio-informatica↔ vergelijken
- Differentiële expressieanalyse van single-cell RNA-seqBio-informatica↔ vergelijken
Geciteerd door
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →