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

RNA-seq03:21

RNA-seq

11.7K
RNA sequencing, or RNA-Seq, is a high-throughput sequencing technology used to study the transcriptome of a cell. Transcriptomics helps to interpret the functional elements of a genome and identify the molecular constituents of an organism. Additionally, it also helps in understanding the development of an organism and the occurrence of diseases. 
Before the discovery of RNA-seq, microarray-based methods and Sanger sequencing were used for transcriptome analysis. However, while...
11.7K

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

Interpretable modality-aware mapping of gene regulation in single-cell multiomics with scMAGCA.

Nature communications·2026
Same author

Bridging sequence-structure motifs and genetic variants for genome-wide dynamic RNA-protein interaction profiling.

Nature communications·2026
Same author

Orthogonal disentanglement of single-cell multi-omics reveals private and shared drivers of tissue development and pathogenesis.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·2026
Same author

PAIR: Reconstructing Single-Cell Open-Chromatin Landscapes for Transcription Factor Regulome Mapping.

Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)·2026
Same author

Robust characterization and interpretation of rare pathogenic cell populations from spatial omics using GARDEN.

Nature communications·2026
Same author

A pre-trained large generative model for translating single-cell transcriptomes to proteomes.

Nature biomedical engineering·2025
Same journal

Correction to 'scSuperAnnotator: A platform for benchmarking comparison and visualizing automated cellular annotation methods for scRNA-seq data'.

Nucleic acids research·2026
Same journal

Correction to 'Differentiable partition function calculation for RNA'.

Nucleic acids research·2026
Same journal

Deployment of non-canonical splicing in tunicate genomes is mediated by divergent U2AF function and changing m6A modification in U1 and U6 snRNA.

Nucleic acids research·2026
Same journal

Bacillus subtilis DnaB forms multiple protein-protein interactions essential for DNA replication initiation.

Nucleic acids research·2026
Same journal

Multiple forms of protein-protein and DNA binding are exhibited by BrxC from the BREX phage restriction system.

Nucleic acids research·2026
Same journal

Biosynthesis of glycosylated 5-hydroxycytosine in the DNA of diverse viruses.

Nucleic acids research·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jan 13, 2026

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

19.0K

scSuperAnnotator: scRNA-seqデータの自動細胞アノテーション手法のベンチマーク比較および可視化プラットフォーム

Qi Qi1, Yanchi Su2, Yi Fan1

  • 1School of Artificial Intelligence, Jilin University, 2699 Qianjin Street, Chaoyang District, Changchun, Jilin, 130012,  China.

Nucleic acids research
|January 7, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

scSuperAnnotatorは、シングルセルRNAシーケンシングデータからの自動細胞タイプ同定のための新しいオンラインプラットフォームです。複数の手法を統合し、プログラミングスキルを持たない研究者にとってユーザーフレンドリーなワンストップソリューションを提供します。

科学分野:

  • ゲノミクス
キーワード:
シングルセルRNAシーケンシング細胞タイプ同定自動アノテーションベンチマークバイオインフォマティクス

さらに関連する動画

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms
10:41

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms

Published on: May 9, 2017

9.6K
Author Spotlight: Cistrome Analysis in Mouse Muscle Stem Cells
10:10

Author Spotlight: Cistrome Analysis in Mouse Muscle Stem Cells

Published on: July 7, 2023

3.1K

関連する実験動画

Last Updated: Jan 13, 2026

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

19.0K
Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms
10:41

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms

Published on: May 9, 2017

9.6K
Author Spotlight: Cistrome Analysis in Mouse Muscle Stem Cells
10:10

Author Spotlight: Cistrome Analysis in Mouse Muscle Stem Cells

Published on: July 7, 2023

3.1K
  • バイオインフォマティクス
  • 計算生物学

    • 背景:

    • シングルセルRNAシーケンシング（scRNA-seq）は、高解像度の遺伝子発現解析を提供します。
    • 正確な細胞タイプの同定は、疾患や腫瘍微小環境の理解に不可欠です。
    • 既存の細胞タイプアノテーション手法には、統一された自動化プラットフォームが欠けています。

    結論:

    • scSuperAnnotatorは、scRNA-seq細胞タイプアノテーションのための包括的で自動化されたプラットフォームの必要性に対処します。
    • このプラットフォームは、細胞タイプ同定の研究効率とアクセシビリティを向上させます。
    • アノテーション戦略の比較および選択のための貴重なリソースとして機能します。