Process / pipelineBioinformatics / omics

Анализ одноклеточной РНК-секвенирования (scRNA-seq)

Анализ одноклеточного РНК-секвенирования (scRNA-seq) характеризует экспрессию генов на уровне отдельных клеток, что позволяет выявлять типы, состояния и переходы клеток, невидимые при анализе РНК-секвенирования в больших объемах (bulk RNA-seq). Начиная с необработанных данных секвенирования, рабочий процесс генерирует матрицу подсчетов клеток по генам и проходит через контроль качества, нормализацию, снижение размерности, неконтролируемое кластеризацию, аннотацию типов клеток и ряд последующих анализов, таких как определение траектории и дифференциальная экспрессия между популяциями клеток.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Анализ одноклеточной РНК-секвенирования (scRNA-seq)

Анализ обогащения генных…Анализ обогащения сигнал…Анализ дифференциальной…Анализ eQTL на уровне од…Вызов вариантов на уровн…Байесовский дифференциал…Вызов пиков ChIP-seq Дифференциальный анализ…eQTL Анализ Вызов пиков ChIP-seq с п…

+ ещё 19

Источники

Satija, R., Farrell, J. A., Gennert, D., Schier, A. F., & Regev, A. (2015). Spatial reconstruction of single-cell gene expression data. Nature Biotechnology, 33(5), 495–502. DOI: 10.1038/nbt.3192 ↗
Macosko, E. Z., Basu, A., Satija, R., Nemesh, J., Shekhar, K., Goldman, M., ... & McCarroll, S. A. (2015). Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell, 161(5), 1202–1214. DOI: 10.1016/j.cell.2015.05.002 ↗

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Single-cell RNA Sequencing Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/bioinformatics/single-cell-rna-seq-analysis

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Анализ обогащения генных наборов (GSEA)Биоинформатика↔ сравнить
Анализ обогащения сигнальных путейБиоинформатика↔ сравнить
Анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек (DE)Биоинформатика↔ сравнить
Анализ eQTL на уровне одиночных клетокБиоинформатика↔ сравнить
Вызов вариантов на уровне одиночных клетокБиоинформатика↔ сравнить

Сравнить рядом →

Упоминается в

Байесовский дифференциальный анализ экспрессии РНК-секвенирования Вызов пиков ChIP-seq Дифференциальный анализ РНК-сек в одиночных клетках eQTL Анализ Анализ обогащения генных наборов (GSEA)Вызов пиков ChIP-seq с помощью машинного обучения Генно-сетевой анализ обогащения с использованием машинного обучения Анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек с помощью машинного обучения Анализ одноклеточной РНК-секвенирования с использованием машинного обучения Анализ одноклеточной РНК-секвенирования с использованием мультиомики Сетевой анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек Сетевой анализ РНК-секвенирования единичных клеток Анализ обогащения сигнальных путей Анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек (DE)Выравнивание последовательностей Вызов пиков при одноядерном ChIP-seq Анализ вариаций числа копий на уровне отдельных клеток Анализ eQTL на уровне одиночных клеток Одноклеточный анализ обогащения генных наборов Одноклеточный GWAS Анализ метаболома одиночных клеток Анализ разнообразия микробиома на уровне отдельных клеток Одноклеточный филогенетический анализ Анализ дифференциальной экспрессии генов в одноклеточной РНК-секвенировании Анализ обогащения генных наборов во времени Анализ временных рядов разнообразия микробиома Дифференциальная экспрессия РНК-сек в динамике Анализ одноклеточной РНК-секвенировки временных рядов

Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →