ScholarGate
Асистент

Біоінформатика

112 — методи цієї родини.

Вибране

Аналіз домішокAdmixture analysis is a population genetics method that infers population structure and individual ancestry from multilocus genotype data. Originally developed by Pritchard, StepheРеконструкція предкового стануAncestral state reconstruction (ASR) is a phylogenetic method that infers the character states (trait values or evolutionary features) of extinct ancestors by analyzing patterns ofАналіз ATAC-seqATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) is a method for profiling the landscape of chromatin accessibility genome-wide. Developed by Buenrostro and cПікове викликування ChIP-seqChIP-seq peak calling is a computational pipeline that identifies genomic regions where a protein of interest — a transcription factor or histone modification — is enriched, based Коалесцентна теоріяCoalescent theory is a probabilistic framework that traces the genealogical history of DNA sequences backward in time to their most recent common ancestor. Developed by John KingmaАналіз варіацій кількості копійCopy number variation (CNV) analysis is a genomic pipeline for detecting regions where individuals carry fewer or more copies of a DNA segment than the reference genome. CNVs span

Маршрут читання

Найчастіше цитовані фундаментальні методи цієї теми, у порядку їх розвитку — місце для початку, якщо ви тут уперше.

  1. Аналіз варіацій кількості копій1998–2006автор: Pinkel et al. (array CGH); Redon et al. (genome-wide CNV map)
  2. Аналіз збагачення шляхів2003–2005автор: Mootha et al. (2003); systematised by Subramanian et al. (2005)
  3. Аналіз збагачення генних наборів (GSEA)2005 (seminal PNAS paper; predecessor concept in Mootha et al. 2003)автор: Aravind Subramanian, Pablo Tamayo, Vamsi K. Mootha, Jill P. Mesirov, Todd R. Golub, Eric S. Lander et al. (Broad Institute)
  4. Повногеномне асоціативне дослідження (GWAS)2005–2007автор: Klein et al. (age-related macular degeneration GWAS, 2005); landmark scale: Wellcome Trust Case Control Consortium (2007)
  5. Епігеномне повногеномне дослідження асоціацій (EWAS)2008–2011 (term and framework established c. 2011)автор: Rakyan, Down, Balding & Beck (conceptual framework); Illumina arrays enabled large-scale application
  6. Аналіз диференційної експресії генів методом RNA-seq2008–2010 (RNA-seq DE methodology established)автор: Multiple groups; foundational methods from Anders & Huber (DESeq, 2010), Robinson, McCarthy & Smyth (edgeR, 2010)
  7. Аналіз одноклітинної РНК-секвенції2009 (first scRNA-seq by Tang et al.); widely adopted 2015–2016автор: Azim Surani, Barbara Treutlein, and the Regev/McCarroll groups (foundational droplet-based methods ~2015)
  8. Виявлення варіантів2009–2010 (modern high-throughput era)автор: Li et al. (SAMtools/bcftools, 2009); McKenna et al. (GATK, 2010)
усі методи на цій полиці ↓

Усі методи 112

Аналіз домішокРеконструкція предкового стануАналіз ATAC-seqПікове викликування ChIP-seqКоалесцентна теоріяАналіз варіацій кількості копійАналіз CRISPR-скринінгівКріо-ЕМ реконструкціяДе ново збірка транскриптомуДиференціальний пік-колінг ChIP-seqДиференційний аналіз варіацій числа копійДиференційне епігеномно-широке асоціативне дослідженняДиференційний аналіз eQTLДиференційний метаболомний аналізДиференційний аналіз збагачення шляхівДиференційний протеомний аналізДиференційний аналіз одноклітинної РНК-секвенуванняДиференційне виявлення варіантівЕпігеномне повногеномне дослідження асоціацій (EWAS)Епігенетично-широкомасштабне асоціативне дослідження в освітніх дослідженняхАналіз eQTLF-статистики (FST)GCTAАналіз збагачення генних наборів (GSEA)Повногеномне асоціативне дослідження (GWAS)Повногеномне асоціативне дослідження в освітніх наукахАналіз Hi-CТест HKAПошук за профілями HMMERГомологічне моделюванняКартування за спільним походженням (IBD)Аналіз блоків LDВиявлення піків ChIP-seq за допомогою машинного навчанняАналіз варіацій числа копій (CNV) за допомогою машинного навчанняMachine learning-assisted epigenome-wide association studyАналіз eQTL за допомогою машинного навчанняМашинне навчання для аналізу збагачення генних наборівGWAS за допомогою машинного навчанняМетаболомний аналіз за допомогою машинного навчанняМашинне навчання для аналізу різноманіття мікробіомуАналіз збагачення шляхів за допомогою машинного навчанняФілогенетичний аналіз із застосуванням машинного навчанняАналіз диференційної експресії РНК-сек з використанням машинного навчанняМашинне навчання для вирівнювання послідовностейАналіз одноклітинної РНК-секвенування з використанням машинного навчанняВизначення варіантів геному за допомогою машинного навчанняТест Макдональда-КрейтманаАналіз метаболомікиМетагеномне бінінґуванняМолекулярний докінгМультиоміксне епігеном-широке асоціативне дослідженняМультиоміксний аналіз eQTLБагатованісна збагаченість генних наборівМультиомний метаболомний аналізМультиомний аналіз різноманітності мікробіомуМультиомний збагачувальний аналіз шляхівБагатооміксний філогенетичний аналізМультиоміксний протеомний аналізМультиомний аналіз диференціальної експресії РНК-секвенуванняМультиоміксний одноклітинний аналіз РНК-секвенуванняМережевий аналіз варіацій числа копійNetwork-based epigenome-wide association studyМережевий eQTL-аналізМережевий підхід до GWASМережевий аналіз метаболомікиМережевий аналіз різноманітності мікробіомуМережевий аналіз збагачення шляхівМережевий філогенетичний аналізМережевий аналіз диференційної експресії RNA-seqМережевий аналіз РНК-сек одного клітинного рівняМережевий виклик варіантівАналіз збагачення шляхівФармакофорне моделюванняФілогенетичний аналізФілогенетично незалежні контрастиПолігенний показник ризикуТопологія мережі білок-білкових взаємодійПротеомічний аналізQSARКартування кількісних ознак (QTL Mapping)РНК-швидкістьАналіз диференційної експресії генів методом RNA-seqSelection Sweep (Tajima's D)Вирівнювання послідовностейВизначення піків ChIP-seq на рівні окремих клітинАналіз варіацій числа копій на рівні окремих клітинОднокліткове епігеном-широке асоціативне дослідження (scEWAS)Аналіз eQTL на рівні окремих клітинЗбагачений аналіз наборів генів для одноклітинних данихSingle-cell GWASАналіз метаболоміки окремих клітинАналіз різноманітності мікробіому на рівні окремих клітинОдноклітинний філогенетичний аналізАналіз одноклітинної РНК-секвенціїАналіз диференційної експресії генів у одноклітинній РНК-секвенуванніВирівнювання одноклітинних послідовностейВиявлення варіантів на рівні однієї клітиниВизначення піків ChIP-seq часових рядівАналіз варіацій числа копій у часових рядахЕпігеномне повногеномне асоціативне дослідження часових рядівЧасовий аналіз eQTLАналіз збагачення наборів генів у часових рядахАналіз метаболоміки часових рядівАналіз різноманітності мікробіому в часових рядахАналіз збагачення шляхів часових рядівЧасовий філогенетичний аналізЧасовий аналіз протеомікиДиференційна експресія генів у часових рядах РНК-секАналіз одноклітинної РНК-секвенції часових рядівЧасовий виклик варіантівТест на нерівновагу передачіВиявлення варіантів

Ще в розділі «Обробка сигналів та наукові обчислення»

Сигнали та чисельні методи 48