ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Kelly Street, Workshop 500: Trajectory inference across conditions: differential expression

Автор: Bioconductor

Загружено: 2020-09-21

Просмотров: 6407

Описание: 500: Trajectory inference across conditions: differential expression and differential progression

Kelly Street (Dana-Farber Cancer Institute) Research Fellow
Koen Van den Berge (University of California, Berkeley) Postdoc
Hector Roux de Bezieux (University of California, Berkeley) Ph.D. Student

11:00 AM - 11:55 AM EDT on Friday, 31 July
WORKSHOP

In single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq), gene expression is assessed at the level of single cells. In dynamic biological systems, it may not be appropriate to assign cells to discrete groups, but rather a continuum of cell states may be observed, e.g. the differentiation of a stem cell population into mature cell types. This is often represented as a trajectory in reduced dimension.

Many methods have been suggested for trajectory inference. However, in this setting, it is often unclear how one should handle multiple biological groups or conditions, e.g. constructing and comparing the differentiation trajectory of a wild type versus a knock-out stem cell population.

In this workshop, we will explore methods for comparing multiple conditions in a trajectory inference analysis. We start by integrating datasets from multiple conditions into a single trajectory. By comparing the conditions along the trajectory's path, we can detect large-scale changes, indicative of differential progression. We also demonstrate how to detect subtler changes by finding genes that exhibit different behaviors between these conditions along a differentiation path.

The "Differential Topology" vignette from the Slingshot package provides a more complete problem description and proposes a few analytical approaches, which will serve as the basis of our workshop.

Moderator: Erica Feick

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Kelly Street, Workshop 500: Trajectory inference across conditions: differential expression

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lori Shepherd, Hervé Pagès: Talk With The Bioc Core Team

Lori Shepherd, Hervé Pagès: Talk With The Bioc Core Team

Pseudotime and trajectory inference analysis in snapshot scRNA-seq data

Pseudotime and trajectory inference analysis in snapshot scRNA-seq data

Лекция ученого-астрофизика Сергея Попова «Новости астрофизики»

Лекция ученого-астрофизика Сергея Попова «Новости астрофизики»

Анализ траектории отдельной клетки с использованием Monocle3 и Seurat | Пошаговое руководство

Анализ траектории отдельной клетки с использованием Monocle3 и Seurat | Пошаговое руководство

Владимир Пастухов* и Алексей Венедиктов*. Пастуховские четверги / 19.02.26

Владимир Пастухов* и Алексей Венедиктов*. Пастуховские четверги / 19.02.26

Либеральный переворот, заговор против Сталина, водородная бомба. Большая игра Берии | ФАЙБ

Либеральный переворот, заговор против Сталина, водородная бомба. Большая игра Берии | ФАЙБ

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

ПАСТУХОВ:

ПАСТУХОВ: "Не стану этого скрывать". Что дальше, мутация Кремля, о чем проговорился Лукашенко

MIA: Volker Bergen, RNA velocity generalized to transient cell states through dynamical modeling

MIA: Volker Bergen, RNA velocity generalized to transient cell states through dynamical modeling

Понимание GD&T

Понимание GD&T

Normalization methods for single-cell RNA-Seq data (high-level overview)

Normalization methods for single-cell RNA-Seq data (high-level overview)

10. Анализ траекторий на основе данных scRNA-seq

10. Анализ траекторий на основе данных scRNA-seq

Single Cell Sequencing - Eric Chow (UCSF)

Single Cell Sequencing - Eric Chow (UCSF)

MIT CompBio Lecture 21 - Single-Cell Genomics

MIT CompBio Lecture 21 - Single-Cell Genomics

Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты

Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты

Single-cell trajectory and pseudotime analysis with Monocle3 and Seurat in R

Single-cell trajectory and pseudotime analysis with Monocle3 and Seurat in R

Martin Morgan, Levi Waldron, Opening Remarks edited

Martin Morgan, Levi Waldron, Opening Remarks edited

Jakubiak: czas skończyć z mizdrzeniem się do bankruta Hołowni | Reasumując

Jakubiak: czas skończyć z mizdrzeniem się do bankruta Hołowni | Reasumując

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Statistical analysis of single-cell RNA-seq data with multiple samples

Statistical analysis of single-cell RNA-seq data with multiple samples

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]