RT-qPCR work-flow for single-cell data analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378041%3A_____%2F13%3A00392069" target="_blank" >RIV/68378041:_____/13:00392069 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/86652036:_____/13:00392069
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
RT-qPCR work-flow for single-cell data analysis
Popis výsledku v původním jazyce
Individual cells represent the basic unit in tissues and organisms and are in many aspects unique in their properties. The introduction of new and sensitive techniques to study single-cells opens up new avenues to understand fundamental biological processes. Well established statistical tools and recommendations exist for gene expression data based on traditional cell population measurements. However, these workflows are not suitable, and some steps are even inappropriate, to apply on single-cell data.Here, we present a simple and practical workflow for preprocessing of single-cell data generated by reverse transcription quantitative real-time PCR. The approach is demonstrated on a data set based on profiling of 41 genes in 303 single-cells. For somepre-processing steps we present options and also recommendations. In particular, we demonstrate and discuss different strategies for handling missing data and scaling data for downstream multivariate analysis. The aim of this workflow is
Název v anglickém jazyce
RT-qPCR work-flow for single-cell data analysis
Popis výsledku anglicky
Individual cells represent the basic unit in tissues and organisms and are in many aspects unique in their properties. The introduction of new and sensitive techniques to study single-cells opens up new avenues to understand fundamental biological processes. Well established statistical tools and recommendations exist for gene expression data based on traditional cell population measurements. However, these workflows are not suitable, and some steps are even inappropriate, to apply on single-cell data.Here, we present a simple and practical workflow for preprocessing of single-cell data generated by reverse transcription quantitative real-time PCR. The approach is demonstrated on a data set based on profiling of 41 genes in 303 single-cells. For somepre-processing steps we present options and also recommendations. In particular, we demonstrate and discuss different strategies for handling missing data and scaling data for downstream multivariate analysis. The aim of this workflow is
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Methods
ISSN
1046-2023
e-ISSN
—
Svazek periodika
59
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
80-88
Kód UT WoS článku
000314555700009
EID výsledku v databázi Scopus
—