Single-Cell RNA Sequencing and Its Combination with Protein and DNA Analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity in cell populations poses a significant challenge for understanding complex cell biological processes. The analysis of cells at the single-cell level, especially single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), has made it possible to comprehensively dissect cellular heterogeneity and access unobtainable biological information from bulk analysis. Recent efforts have combined scRNA-seq profiles with genomic or proteomic data, and show added value in describing complex cellular heterogeneity than transcriptome measurements alone. With the rising demand for scRNA-seq for biomedical and clinical applications, there is a strong need for a timely and comprehensive review on the scRNA-seq technologies and their potential biomedical applications. In this review, we first discuss the latest state of development by detailing each scRNA-seq technology, including both conventional and microfluidic technologies. We then summarize their advantages and limitations along with their biomedical applications. The efforts of integrating the transcriptome profile with highly multiplexed proteomic and genomic data are thoroughly reviewed with results showing the integrated data being more informative than transcriptome data alone. Lastly, the latest progress toward commercialization, the remaining challenges, and future perspectives on the development of scRNA-seq technologies are briefly discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle