thesis:剑桥大学博士论文

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更新时间：2021-05-29 16:01:14
TeX 博士论文：单细胞多组学数据综合分析的统计方法 添加一名作者 监督员：John Marioni 和 Oliver Stegle 下载 介绍 单细胞分析技术为在分子水平上研究细胞异质性提供了前所未有的机会。 这代表了传统批量测序方法的显着进步，特别是在研究异质生物过程中的谱系多样化和细胞命运承诺事件方面。 虽然绝大多数单细胞研究都集中在量化 RNA 表达上，但转录组学读数仅提供细胞异质性的单一维度。 最近，技术进步使得能够一次在一个细胞中并行探测多个生物层，揭示了一种研究细胞异质性的多个维度的强大方法。 然而，随着多模态数据集可用性的增加，需要制定合适的综合策略以充分利用生成的数据。 在这篇论文中，我与不同的研究小组合作，为单细胞分辨率的多组学综合研究引入了创新的实验和计算策略。 贡献 第一个贡献是 scNMT-seq 的开发，这是一种用于同时分析单细胞中 RNA 表达、DNA 甲基化和染色质