ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การวิเคราะห์ Single-cell RNA-seq×Single-cell eQTL Analysis×
สาขาวิชาชีวสารสนเทศศาสตร์ชีวสารสนเทศศาสตร์
ตระกูลProcess / pipelineProcess / pipeline
ปีกำเนิด2009 (first scRNA-seq by Tang et al.); widely adopted 2015–20162020
ผู้ริเริ่มAzim Surani, Barbara Treutlein, and the Regev/McCarroll groups (foundational droplet-based methods ~2015)Cuomo et al.; Kim-Hellmuth et al. (pioneering sc-eQTL frameworks, 2020)
ประเภทHigh-throughput single-cell transcriptomic profiling pipelineStatistical genomics pipeline
แหล่งต้นตำรับSatija, 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 ↗Cuomo, A. S. E., et al. (2020). Single-cell RNA-sequencing of differentiating iPS cells reveals dynamic genetic effects on gene expression. Nature Communications, 11(1), 810. link ↗
ชื่อเรียกอื่นscRNA-seq, single-cell transcriptomics, scRNAseq analysis, single-cell gene expression profilingsc-eQTL analysis, single-cell eQTL mapping, scRNA-seq eQTL, cell-type-specific eQTL
ที่เกี่ยวข้อง56
สรุปSingle-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis characterises gene expression at the resolution of individual cells, enabling discovery of cell types, states, and transitions that are invisible in bulk transcriptomics. Starting from raw sequencing reads, the workflow produces a cell-by-gene count matrix and proceeds through quality control, normalisation, dimensionality reduction, unsupervised clustering, cell-type annotation, and a range of downstream analyses such as trajectory inference and differential expression between cell populations.Single-cell eQTL analysis identifies genetic variants (eQTLs) that regulate gene expression in a cell-type-specific manner by jointly analysing single-cell RNA-seq profiles and donor genotype data. Unlike bulk eQTL methods, it resolves regulatory effects that are diluted or masked when cell types are mixed, enabling discovery of variants whose effects are confined to particular cell states or developmental stages.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Single-cell RNA-seq analysis · Single-cell eQTL analysis. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare