1細胞マルチオミクスの解析とバーチャル細胞の構築
目次
- 1. 1細胞マルチオームの実験と得られるデータ形式について
- 2. scanpyを用いた解析
- 3. Monocle3を用いた解析
- 4. Seuratを用いた解析
- 5. Signacを用いた解析
- 6. STREAMを用いた解析
- 7. 複数の1細胞マルチオミクスデータの統合
- 8. RNA Velocity 解析
- 9. Dynamoを用いた摂動予測
- 10. SCENICを用いた摂動予測
- 11. scGPTを用いた摂動予測
- 12. DeepVeloを用いた摂動予測
- 13. SCENIC+を用いた摂動予測
- 14. 機械学習を用いた遺伝子発現予測モデルの作成
- 15. 深層学習を用いた遺伝子発現予測モデルの作成
- 16. 遺伝子制御ネットワーク解析
- 17. GRNに基づいた摂動予測
- 18. Direct Reprogrammingに必要な転写因子の予測
1. 1細胞マルチオームの実験と得られるデータ形式について
https://www.bioinforest.com/vcell-description
2. scanpyを用いた解析
https://www.bioinforest.com/vcell-scanpy
3. Monocle3を用いた解析
https://www.bioinforest.com/vcell-monocle3
4. Seuratを用いた解析
https://www.bioinforest.com/vcell-seurat
5. Signacを用いた解析
https://www.bioinforest.com/vcell-signac
6. STREAMを用いた解析
https://www.bioinforest.com/vcell-stream
7. 複数の1細胞マルチオミクスデータの統合
https://www.bioinforest.com/vcell-multiple-sc
8. RNA Velocity 解析
https://www.bioinforest.com/vcell-rna-velocity
9. Dynamoを用いた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-dynao
10. SCENICを用いた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-scenic
11. scGPTを用いた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-scgpt
12. DeepVeloを用いた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-deepvelo
13. SCENIC+を用いた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-scenic2
14. 機械学習を用いた遺伝子発現予測モデルの作成
https://www.bioinforest.com/vcell-machine-learning
15. 深層学習を用いた遺伝子発現予測モデルの作成
https://www.bioinforest.com/vcell-deep-learning
16. 遺伝子制御ネットワーク解析
https://www.bioinforest.com/vcell-grn1
17. GRNに基づいた摂動予測
https://www.bioinforest.com/vcell-simulation