Search research articles

ACERCA DE JoVE

Visión General Liderazgo Blog Centro de Ayuda JoVE

AUTORES

Proceso de Publicación Consejo Editorial Alcance y Políticas Revisión por Pares Preguntas Frecuentes Enviar

BIBLIOTECARIOS

Testimonios Suscripciones Acceso Recursos Consejo Asesor de Bibliotecas Preguntas Frecuentes

INVESTIGACIÓN

JoVE Journal Methods Collections JoVE Encyclopedia of Experiments Archivo

EDUCACIÓN

JoVE Core JoVE Business JoVE Science Education JoVE Lab Manual Centro de Recursos para Profesores Sitio de Profesores

Términos y Condiciones de Uso

Política de Privacidad

Videos de Conceptos Relacionados

DNA Microarrays

DNA Microarrays

Microarrays are high-throughput and relatively inexpensive assays that can be automated to analyze large quantities of data at a time. They are used in genome-wide studies to compare gene or protein expression under two varied conditions, such as healthy and diseased states. Microarrays consist of glass or silica slides on which probe molecules are covalently attached through surface functionalization. Most commonly, the slides are prepared through the chemisorption of silanes to silica...

Real Time RT-PCR

Real Time RT-PCR

Real-time reverse transcription-polymerase chain reaction, or Real-time RT-PCR, is an analytical tool used to determine the expression level of target genes. The method involves converting mRNA to complementary DNA with the help of an enzyme known as reverse transcriptase, followed by the PCR amplification of the cDNA. These two processes can be performed simultaneously in a single tube or separately as a two-step reaction.
The real-time quantification of the number of amplified products is...

Proteomics

Proteomics

A proteome is the entire set of proteins that a cell type produces. We can study proteomes using the knowledge of genomes because genes code for mRNAs, and the mRNAs encode proteins. Although mRNA analysis is a step in the right direction, not all mRNAs are translated into proteins.
Proteomics is the study of proteomes' function. It involves the large-scale systematic study of the proteome to denote the protein complement expressed by a genome. Scientist Mark Wilkins coined the term proteomics...

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por

Same author

A novel framework for integrating post-mortem images with 3D body models for automatic injury medical documentation.

Journal of forensic and legal medicine·2026

Same author

Deciphering barley's stress response: metabolomic strategies and phenotypic implications under multiple abiotic stresses.

Metabolomics : Official journal of the Metabolomic Society·2026

Same author

Effect of developmental dynamics on WRKY expression in barley with varying phenologies and trichome micromorphologies.

BMC plant biology·2025

Same author

Dual omics comparison: how Agrobacterium tumefaciens and Agrobacterium rhizogenes modulate gene expression and metabolism in Hypericum perforatum L.

BMC genomics·2025

Same author

Statistical analysis of the measured strength parameters of the fresh main intracranial arteries.

Frontiers in bioengineering and biotechnology·2025

Same author

Vegetative to generative1 (Vgt1) is an enhancer affecting flowering time and jasmonate signaling in maize by promoting the expression of Zea mays Related to APETALA 2.7.

Plant physiology·2025

Search research articles

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 28, 2026

Optimization for Sequencing and Analysis of Degraded FFPE-RNA Samples

Optimization for Sequencing and Analysis of Degraded FFPE-RNA Samples

Published on: June 8, 2020

MASHt: Software para el análisis estadístico de características cualitativas de transcriptomas en experimentos

Maria Nuc¹, Michal Stanoch¹, Hanna Cwiek-Kupczynska^1,2

¹Institute of Plant Genetics, Polish Academy of Sciences, Strzeszynska 34, 60-479 Poznan, Poland.

|December 30, 2025

Resumen

El kit de herramientas MASHt analiza las diferencias cualitativas del transcriptoma en experimentos multifactoriales utilizando distancias Mash y análisis estadísticos. Este enfoque mejora la interpretación de los datos de secuenciación más allá de los niveles de expresión génica.

Palabras clave:

Transcriptómica experimentos factoriales variación de secuencias herramientas de software

Más Videos Relacionados

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

Published on: June 27, 2020

Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress

Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress

Published on: July 29, 2022

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 28, 2026

Optimization for Sequencing and Analysis of Degraded FFPE-RNA Samples

Optimization for Sequencing and Analysis of Degraded FFPE-RNA Samples

Published on: June 8, 2020

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

Published on: June 27, 2020

Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress

Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress

Published on: July 29, 2022

Área de la Ciencia:

Bioinformática
Genómica
Biología Computacional

Sus antecedentes:

El análisis de datos de secuenciación de próxima generación (NGS) a menudo se centra en los niveles de expresión génica.
Las diferencias cualitativas entre transcriptomas a menudo se pasan por alto en experimentos multifactoriales.

Objetivo del estudio:

Presentar el kit de herramientas MASHt para el análisis de la variación cualitativa en datos de secuenciación.
Proporcionar un método para explorar las diferencias del transcriptoma más allá de los niveles de expresión cuantitativa.

Principales métodos:

Cálculo de distancias Mash por pares entre conjuntos de datos de secuenciación.
Realización de análisis de componentes principales sobre la matriz de distancias.
Aplicación de análisis de varianza univariados y multivariados a las coordenadas principales.
Soporte de análisis en subconjuntos de datos anotados por ontologías específicas.

Principales resultados:

Demostró la utilidad de MASHt en el análisis de datos de secuenciación multifactoriales.
Aplicó con éxito MASHt para estudiar el impacto de la temperatura en los transcriptomas de cebada en diferentes genotipos.

Conclusiones:

MASHt ofrece un enfoque novedoso para evaluar la variación cualitativa del transcriptoma.
El kit de herramientas facilita una comprensión más profunda de las respuestas biológicas en diseños experimentales complejos.