在单细胞RNA-seq轨迹推断中的分析决策的数据驱动选择
Xiaoru Dong1, Jack R Leary1, Chuanhao Yang1
1Department of Biostatistics, College of Public Health and Health Professions, University of Florida, Gainesville, FL 32610, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|January 8, 2024
概括
研究人员现在可以用Escort.更好地分析单细胞RNA测序数据. 这个新的框架有助于选择适当的计算方法来推断轨迹,减少发育生物学研究中的不确定性.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 发展生物学 发展生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 对于研究细胞发育和分化至关重要.
- 由于方法和参数选择的不确定性,当前的轨迹推断方法面临挑战.
- 在scRNA-seq分析中的方法性能是高度数据集特定的.
结论:
- 护送提供了一个可访问的R包和R/Shiny应用程序.
- 使研究人员能够从scRNA-seq数据中获得新的见解.
- 提高单细胞轨迹分析的可靠性和可解释性.


