การวิเคราะห์การเสริมกลุ่มยีนระดับเซลล์เดี่ยว — scGSEA
การวิเคราะห์การเสริมกลุ่มยีนระดับเซลล์เดี่ยว (scGSEA) ขยายการวิเคราะห์ GSEA แบบดั้งเดิมไปยังระดับเซลล์เดี่ยว แทนที่จะทดสอบว่ากลุ่มยีนมีการเสริมในระดับตัวอย่างหรือไม่ scGSEA จะกำหนดคะแนนการเสริมหรือคะแนนกิจกรรมให้กับแต่ละเซลล์ ทำให้ผู้วิจัยสามารถทำแผนที่กิจกรรมของวิถีชีวเคมี (pathway) ทั่วทั้งประชากรเซลล์ที่มีความหลากหลาย สถานะของเซลล์ และวิถีการพัฒนาที่จับได้ในข้อมูล RNA-seq ระดับเซลล์เดี่ยว
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Single-cell Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/bioinformatics/single-cell-gene-set-enrichment-analysis
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)ชีวสารสนเทศศาสตร์↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์ความอุดมสมบูรณ์ของวิถีชีวภาพชีวสารสนเทศศาสตร์↔ เปรียบเทียบ
- การแสดงออกแตกต่างกันของ RNA-seqชีวสารสนเทศศาสตร์↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์ Single-cell RNA-seqชีวสารสนเทศศาสตร์↔ เปรียบเทียบ
- Single-cell RNA-seq differential expressionชีวสารสนเทศศาสตร์↔ เปรียบเทียบ