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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.