• Tang, F. et al. Einzelzell-mRNA-seq-vollständige Transcriptoanalyse. Nat. method 6377–382 (2009).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Cao, J. et al. Die Einzelzell-Transkriptionslandschaft der Organogenese von Säugetieren. nature 566496–502 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Buenrostro, JD et al. Die Zugänglichkeit von Einzelzellchromatin offenbart Prinzipien der regulatorischen Variation. nature 523486–490 (2015).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Cusanovich, D.A. et al. Einzelzell-Multiplex profile der Chromatinzugänglichkeit durch kombinatorische Zellindizierung. Wissenschaft 348910–914 (2015).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Karemaker, ID & Vermeulen, M. Einzelzell-DNA-Methylierungsprofilierung: biologische Technologien und Anwendungen. Tendencies in der Biotechnologie. 36952–965 (2018).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Bendall, SC et al. Einzelzell-Massenzytometrie unterschiedlicher Immun- und pharmakologischer Reaktionen entlang eines menschlichen hämatopoetischen Kontinuums. Wissenschaft 332687–696 (2011).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Chen, S., Lake, BB und Zhang, K. Hochdurchsatzsequenzierung des Transkriptoms und der Chromatinzugänglichkeit in derselben Zelle. Nat. Biotechnology. 371452-1457 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Stoeckius, M. et al. Gleichzeitige Messung von Epitopen und Transkriptomen in einzelnen Zellen. Nat. method 14865–868 (2017).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Rao, N., Clark, S. und Habern, O. Brücke zwischen Genomik und Gewebepathologie: 10x Genomics erkundet mit der räumlichen Genexpressionslösung von Visium neue Grenzen. Genet. Eng. Biotechnology. Nachricht 4050–51 (2020).

    Article

    google academy

  • Rodriques, SG et al. Slide-seq: eine skalierbare Technologie zur Messung der gesamten Genomexpression mit hoher räumlicher Auflösung. Wissenschaft 3631463–1467 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Stickels, RR et al. Hochempfindliche räumliche Transcription mit nahezu zellulärer Auflösung mit Slide-seqV2. Nat. Biotechnology. 39313–319 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Moffitt, JR et al. Molekulare, räumliche und funktionelle Einzelzellprofile der präoptischen Region des Hypothalamus. Wissenschaft 362eaau5324 (2018).

    Article
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Efremova, M. & Teichmann, SA Berechnungsmethoden für Einzelzell-Omics über Modalitäten hinweg. Nat. method 1714-17 (2020).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Cao, Y., Yang, P. & Yang, JYH Eine Benchmark-Studie zu Simulationsmethoden für Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten. twine me nat. 126911 (2021).

  • Crowell, HL, Morillo Leonardo, SX, Soneson, C. & Robinson, MD Die wackeligen Grundlagen der Simulation von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten. Biol-Genom. 2462 (2023).

  • Sun, T., Song, D., Li, WV & Li, JJ scDesign2: Ein transparenter Simulator, der hochgenaue Einzelzell-Genexpressionszähldaten mit erfassten Genkorrelationen generiert. Biol-Genom. 22163 (2021).

  • Risso, D., Perraudeau, F., Gribkova, S., Dudoit, S. & Vert, J.-P. Eine allgemeine und flexible Methode zur Signalextraktion aus Einzelzell-RNA-seq-Daten. twine me nat. 9284 (2018).

  • Crowell, HL et al. Muscat erkennt subpopulationsspezifische Zustandsübergänge anhand transcriptomischer Daten einzelner Zellen aus mehreren Proben und mehreren Bedingungen. twine me nat. elf6077 (2020).

  • Cannoodt, R., Saelens, W., Deconinck, L. und Saeys, Y. leiten zukünftige Omics-Analysen mit Dyngen, einem multimodalen Einzelzellsimulator. twine me nat. 123942 (2021).

  • Dibaeinia, P. & Sinha, S. Sergio: ein Simulator der Einzelzellexpression, gesteuert durch Genregulationsnetzwerke. Zellsystem elf252–271 (2020).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Papadopoulos, N., Gonzalo, PR, and Söding, J. Prosstt: Probabilistische Simulation von Einzelzell-RNA-seq-Daten für komplexe Differenzierungsprozesse. bioinformatics 353517–3519 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Tian, ​​J., Wang, J. & Roeder, K. Esco: Einzelzell-Expressions simulation unter Einbeziehung der Gen-Koexpression. bioinformatics 372374–2381 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Navidi, Z., Zhang, L., and Wang, B. simATAC: ein Einzelzellen-ATAC-seq-Simulations framework. Biol-Genom. 2274 (2021).

  • Li, WV und Li, JJ Ein scDesign-Statistiksimulator for experimental reasoning Design von scRNA-seq. bioinformatics 35i41–i50 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Korsunsky, I. et al. Schnelle, reaktionsschnelle und genaue Integration einzelner Zelldaten mit Harmony. Nat. method sechzehn1289-1296 (2019).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Marouf, M. et al. Realistische In-silico-Generierung und Erweiterung von Einzelzell-RNA-Seq-Daten mithilfe generativer gegnerischer Netzwerke. twine me nat. elf166 (2020).

  • Ma, Y. & Zhou, X. Räumlich informierte Zelltyp-Entfaltung für die räumliche Transkriptomik. Nat. Biotechnology. 401349–1359 (2022).

  • Kabel, DM et al. Robust Zerlegung von Mischungen von Zelltypen in der räumlichen Transkriptomik. Nat. Biotechnology. 40517–526 (2022).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Elosua-Bayes, M., Nieto, P., Mereu, E., Gut, I. & Heyn, H. SPOTlight: gesäte NMF-Regression zur Entfaltung räumlicher Transkriptompunkte mit Einzelzell-Transkriptomen. Nukleinsäuren Res. 49e50 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Yan, G. & Li, JJ scReadSim: Ein Einzelzellen-Multiomics-Lesesimulator. Vorpressen bioRxiv (2022).

  • Cao, K., Hong, Y. & Wan, L. Mehrfachausrichtung für die heterogene Integration von Einzelzell-Multiomics-Daten mit Pamona. bioinformatics 38211–219 (2022).

    Article
    CAS

    google academy

  • Argelaguet, R., Cuomo, ASE, Stegle, O. & Marioni, JC Computerprinzipien und Herausforderungen bei der Integration von Einzelzellendaten. Nat. Biotechnology. 391202-1215 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Fang, J. et al. Clustering Deviation Index (CDI): Ein robustes und genaues internes Maß zur Bewertung der Clusterung von scRNA-seq-Daten. Biol-Genom. 23269 ​​(2022).

  • Duò, A., Robinson, MD, and Soneson, C. Eine systematische Bewertung der Leistung von Pooling-Methoden für Einzelzell-RNA-seq-Daten. F1000Res. 71441 (2018).

  • Calle, K. et al. Slingshot: Zelllinie und Pseudozeit-Inferenz für die Einzelzell-Transkriptomik. BMC-Genomik 19477 (2018).

  • Ji, Z. & Ji, H. TSCAN: Rekonstruktion und Bewertung der Pseudozeit in der Einzelzell-RNA-Seq-Analyse. Nukleinsäuren Res. 44e117 (2016).

    Article
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Stasinopoulos, DM & Rigby, RA Generalized Additive Models for Location, Shape, and Scale (GAMLSS) in R. J soft state 231–46 (2008).

  • Zhang, Y., Parmigiani, G. & Johnson, WE ComBat-seq: Batch-Effekt-Anpassung für RNA-seq-Zähldaten. NAR-Genom. Bioinform. 2lqaa078 (2020).

    Article
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Holz, S.N. Verallgemeinerte additive Modelle: Eine Einführung mit R (Chapman and Hall/CRC, 2006).

  • Kammann, EE & Wand, MP Geoadditive Modelle. JR-State. Soc. C 521-18 (2003).

  • Czado, C. Analyze abhängiger Daten mit Vine Copulas (Fruhjahr 2019).

  • Lun, ATL, McCarthy, DJ und Marioni, JC Ein Schritt-für-Schritt-Workflow for low-level analysis of Einzelzell-RNA-Seq-Daten mit Bioconductor. F1000Res. 52122 (2016).

  • Stuart, T., Srivastava, A., Madad, S., Lareau, CA, and Satija, R. Chromatinzustandsanalyse einer einzelnen Zelle mit Signac. Nat. method 181333-1341 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Hao, Y. et al. Integrated Analyze multimodal Einzelzelldaten. zelle 1843573–3587 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Zhu, J., Sun, S. and Zhou, X. SPARK-X: Nichtparametrische Modellierung ermöglicht die skalierbare und robuste Erkennung räumlicher Ausdrucksmuster für große räumliche Transkriptomstudien. Biol-Genom. 22184 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Li, B. et al. Vergleichende Bewertung von Integrationsmethoden für einzelne Zellen und räumliche Transkriptomik zur Vorhersage der Transkriptverteilung und Zelltyp-Entfaltung. Nat. method 19662–670 (2022).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Lütge, A. et al. CellMixS: Quantifizierung and Visualisierung von Batch-Effekten auf RNA-seq-Daten einer einzelnen Zelle. Life Sciences Alliance 4e202001004 (2021).

    Article
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Newman, AM et al. Robust Aufzählung von Zellteilmengen aus Gewebeexpressionsprofilen. Nat. method 12453–457 (2015).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Zeng, D. et al. IOBR: Multiomics-immunonkologische biologische Forschung zur Entschlüsselung von Mikroumgebungen und Tumorsignaturen. stir. immunol. 12687975 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Biancalani, T. et al. Deep Learning und Ausrichtung räumlich aufgelöster Einzelzelltranskriptome mit Tangram. Nat. method 181352-1362 (2021).

    Article
    PubMed
    PubMed Center

    google academy

  • Moriel, N. et al. Novosparc: flexible räumliche Rekonstruktion der Genexpression einzelner Zellen mit optimem Transport. nat protocol sechzehn4177–4200 (2021).

    Article
    CAS
    PubMed

    google academy

  • Song, D., Wang, Q. & Li, JJ scDesign3 generiert realistische In-silico-Daten für multimodale Einzelzellen- und räumliche Omics. zenodius (2022).

  • bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster
    bestcoinmaster

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *