创作中心
反馈咨询
欢迎添加微信!
微信号:z_gqing
微信二维码:

单细胞转录组测序

1 单细胞转录组测序概述 1.1 单细胞转录组测序的定义和原理 1.2 单细胞转录组测序的应用领域 1.3 单细胞转录组测序的优势和挑战 2 单细胞分离技术 2.1 流式细胞术 2.2 微流控技术 2.3 激光捕获显微切割技术 2.4 其他单细胞分离技术 3 单细胞RNA测序技术 3.1 SMART-seq技术 3.2 Drop-seq技术 3.3 MARS-seq技术 3.4 其他单细胞RNA测序技术 4 单细胞数据处理流程 4.1 单细胞数据质量控制 4.2 转录本比对与定量 4.3 细胞质性过滤 4.4 单细胞数据标准化与归一化 4.5 分析差异表达基因 5 单细胞聚类分析 5.1 单细胞基于距离的聚类方法 5.2 单细胞基于密度的聚类方法 5.3 单细胞基于模型的聚类方法 5.4 单细胞聚类结果评估与可视化 6 单细胞轨迹分析 6.1 基于伪时间推移的轨迹构建 6.2 Monocle算法 6.3 Wanderlust算法 6.4 SCUBA算法 7 单细胞功能注释与通路富集分析 7.1 GO功能注释 7.2 KEGG通路富集分析 7.3 Reactome通路富集分析 8 单细胞数据分析工具介绍 8.1 Seurat 8.2 Scanpy 9 单细胞转录组测序案例分析 9.1 单细胞转录组测序在神经科学应用案例 9.2 单细胞转录组测序在癌症研究应用案例 9.3 单细胞转录组测序在免疫学应用案例 10 单细胞转录组测序未来发展趋势 10.1 单细胞转录组测序技术创新方向 10.2 单细胞转录组测序应用领域拓展 10.3 单细胞转录组测序数据共享与整合
首页 教程 单细胞转录组测序 Reactome通路富集分析
Reactome通路富集分析是一种生物信息学方法,用于研究基因或蛋白质的功能和相互作用。这种分析方法基于Reactome数据库,该数据库是一个开放源代码、开源的生物学知识库,包含了人类细胞内的分子相互作用和途径的详细描述。 在进行Reactome通路富集分析时,首先需要有一个基因列表,这些基因可能是通过实验或者计算方法得到的,例如转录组测序、蛋白质组学等。然后,这个基因列表会被映射到Reactome数据库中的各个通路中。统计分析会确定哪些通路包含的输入基因的数量显著多于预期,这些通路就被认为是“富集”的。 富集分析的结果可以帮助我们理解基因或蛋白质的功能,以及它们参与的生物学过程。例如,如果我们发现一组基因在某个信号传导通路中被富集,那么我们可以推测这组基因可能在这个信号传导过程中起着重要的作用。 Reactome通路富集分析也可以帮助我们识别新的候选基因或蛋白质。如果一个基因或蛋白质在多个相关的通路中都被富集,那么这个基因或蛋白质就可能是一个关键的调控因子,值得进一步的研究。 总的来说,Reactome通路富集分析是一种强大的工具,可以帮助我们从大量的基因或蛋白质数据中提取出生物学意义,从而更好地理解复杂的生物学过程。

官方微信
点击收藏 编辑日记
木牛零码 Newmer生信 公司产品 意见反馈 联系我们 关于我们 招合伙-招聘-兼职
Copyright © 2021-2024 上海牛马人生物科技有限公司 沪ICP备 2022007390号-2