Time-series single-cell RNA-seq analysis
Time-series single-cell RNA-seq analysis captures gene expression across multiple time points at single-cell resolution to reveal how cell populations emerge, transition, and diverge during dynamic biological processes such as development, differentiation, or disease progression. By combining pseudotime ordering, RNA velocity, and differential dynamics testing, researchers reconstruct the temporal trajectory of individual cells and identify the gene regulatory changes that drive biological transitions.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- Trapnell, C., Cacchiarelli, D., Grimsby, J., Pokharel, P., Li, S., Morse, M., Lennon, N. J., Livak, K. J., Mikkelsen, T. S., & Rinn, J. L. (2014). The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells. Nature Biotechnology, 32(4), 381-386. · DOI 10.1038/nbt.2859
- La Manno, G., Soldatov, R., Zeisel, A., Braun, E., Hochgerner, H., Petukhov, V., Lidschreiber, K., Kastriti, M. E., Lonnerberg, P., Furlan, A., Fan, J., Borm, L. E., Liu, Z., van Bruggen, D., Guo, J., He, X., Linnarsson, S., & Kharchenko, P. V. (2018). RNA velocity of single cells. Nature, 560(7719), 494-498. · DOI 10.1038/s41586-018-0414-6
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.