Process / pipelineBioinformatics / omics

Analiza asocjacji genetycznych specyficznych dla typu komórki przy użyciu GWAS w pojedynczych komórkach

GWAS w pojedynczych komórkach (single-cell GWAS) to zintegrowana bioinformatyczna platforma, która mapuje sygnały z badania asocjacji całego genomu (GWAS) na krajobrazy transkryptomiczne pojedynczych komórek, aby zidentyfikować, które typy komórek i poszczególne komórki ponoszą nieproporcjonalne ryzyko genetyczne związane z chorobą lub cechą. Wykorzystując atlasy transkryptomiki pojedynczych komórek (scRNA-seq) wraz ze statystykami podsumowującymi GWAS, wykracza poza analizy na poziomie tkanki, ujawniając precyzyjne konteksty komórkowe, w których warianty genetyczne związane z chorobą wywierają swoje efekty.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. 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
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Single-Cell Genome-Wide Association Study. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateSingle-cell GWAS (Single-Cell Genome-Wide Association Study). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/bioinformatics/single-cell-gwas · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026