Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Comparing Mitochondrial, Chloroplast, and Prokaryotic Genomes02:16

Comparing Mitochondrial, Chloroplast, and Prokaryotic Genomes

11.5K
The present-day mitochondrial and chloroplast genomes have retained some of the characteristics of their ancestral prokaryotes and also have acquired new attributes during their evolution within eukaryotic cells. Like prokaryotic genomes, mitochondrial and chloroplast genomes neither bind with histone-like proteins nor show complex packaging into chromosome-like structures, as observed in eukaryotes. Unlike mitotic cell divisions observed in eukaryotic cells, mitochondria and chloroplasts...
11.5K
Multiple Comparison Tests01:13

Multiple Comparison Tests

3.4K
Multiple comparison test, abbreviated as MCT, is a post hoc analysis generally performed after comparing multiple samples with one or more tests. An MCT will help identify a significantly different sample among multiple samples or a factor among multiple factors.
It would be easy to compare two samples using a significance alpha level of 0.05. In other words, there is only one sample pair to be compared. However, it would be difficult to identify a significantly different sample if the number...
3.4K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

TransKla: A Local-Global Cross-Attention Based Transformer Approach for Prediction of Lysine Lactylation Sites.

Journal of chemical information and modeling·2026
Same author

DrugDL: dual-modal deep learning framework for multi-property drug prediction and targeted therapy discovery.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same author

Mamba-ACP: a Hybrid State-Space and Transformer Framework for Interpretable Anticancer Peptide Prediction.

IEEE transactions on computational biology and bioinformatics·2026
Same author

SGLEPocket: A Spatial Gating and Local Feature Enhancement Network for Protein-Ligand Binding Pocket Prediction.

Journal of chemical information and modeling·2026
Same author

Leveraging Residual Graph Convolutional Networks with Cross-Attention Mechanisms for High-Accuracy Protein Function Prediction.

Journal of chemical information and modeling·2026
Same author

iDLDDG: predicting protein stability changes from missense mutations in DNA-binding proteins using integrated deep learning features.

Briefings in bioinformatics·2026

関連する実験動画

Updated: May 1, 2026

Transcriptome Analysis of Single Cells
07:27

Transcriptome Analysis of Single Cells

Published on: April 25, 2011

30.1K

トランスクリプトミアとプロテオミアデータの単細胞クラスタリングアルゴリズムの比較ベンチマーク

Yu-Hang Yin1,2, Fang Wang3, Wei Li4

  • 1College of Life Science, Northeast Forestry University, Harbin, 150040, China.

Genome biology
|September 3, 2025
PubMed
まとめ

この研究では,単細胞のトランスクリプトミクスとプロテオミクスデータのクラスタリングのための28のアルゴリズムをベンチマークし,さまざまなオミクス統合シナリオで最適な結果を出すために,モダリティー固有の性能とガイドメソッドの選択を明らかにしています.

キーワード:
機能の統合プロテオミクス単細胞クラスタリングトランスクリプトミクス

さらに関連する動画

A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations
09:34

A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations

Published on: October 25, 2018

6.8K
Droplet Barcoding-Based Single Cell Transcriptomics of Adult Mammalian Tissues
10:12

Droplet Barcoding-Based Single Cell Transcriptomics of Adult Mammalian Tissues

Published on: January 10, 2019

18.7K

関連する実験動画

Last Updated: May 1, 2026

Transcriptome Analysis of Single Cells
07:27

Transcriptome Analysis of Single Cells

Published on: April 25, 2011

30.1K
A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations
09:34

A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations

Published on: October 25, 2018

6.8K
Droplet Barcoding-Based Single Cell Transcriptomics of Adult Mammalian Tissues
10:12

Droplet Barcoding-Based Single Cell Transcriptomics of Adult Mammalian Tissues

Published on: January 10, 2019

18.7K

科学分野:

  • 計算生物学
  • 単細胞マルチオミクス分析
  • バイオ情報学

背景:

  • 単細胞データのクラスタリングは,異なるオミックスの様式におけるデータ分布,次元性,および品質の変動のために困難です.
  • 既存のクラスタリングアルゴリズムは,主に特定のオミクスタイプ (例えば,トランスクリプトミクス,プロテオミクス) のために開発されており,それらのクロスモダル性能と統合能力の理解は限られている.

研究 の 目的:

  • シングル・セル・トランスクリプトミクスとプロテオミクスデータにおけるコンピューティング・クラスタリング・アルゴリズムのパフォーマンスを体系的にベンチマークする.
  • 高変性遺伝子 (HVGs) や細胞型粒度などの要因がクラスタリング結果に与える影響を評価する.
  • マルチオミクスのデータを統合してクラスタリングを改善し,方法の選択を導くことの利点を評価する.

主な方法:

  • 10個のペアリングされた単細胞のトランスクリプトミクとプロテオミクデータセットの28の計算アルゴリズムの比較基準分析.
  • クラスタリングの精度,ピークメモリ使用量,実行時間のメトリックを使用してアルゴリズムのパフォーマンスの評価.
  • 30のシミュレーションデータセットと7つの統合方法から集積されたマルチオミックスのデータの分析を使用して,方法の堅実性の評価.

主要な成果:

  • 様々なクラスタリングアルゴリズムのモダリティ特有の強みと限界を特定した.
  • 異なる方法の互補性を示し,HVGと細胞タイプの粒度性の影響を強調した.
  • 統合されたトランスクリプトミックのデータとプロテオミックのクラスタリングのパフォーマンスを示し,潜在的な改善を明らかにしました.

結論:

  • 特定の単細胞マルチオミックデータシナリオとユーザの優先順位 (例えば,パフォーマンス,メモリ,時間効率) に基づく適切なクラスタリング方法を選択するための実行可能な洞察.
  • scAIDE,scDCC,およびFlowSOMを推奨し,両方のオミークにおいて最高の性能を得ている.FlowSOMは堅牢性で注目されている.
  • メモリの効率化のためにscDCCとscDeepCluster,時間の効率化のためにTSCAN,SHARP,MarkovHC,そしてバランスのためにコミュニティ検出方法.