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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Marot-Lassauzaie, Valérie [VerfasserIn]   i
 Bouman, Brigitte J. [VerfasserIn]   i
 Donaghy, Fearghal Declan [VerfasserIn]   i
 Demerdash, Yasmin [VerfasserIn]   i
 Essers, Marieke [VerfasserIn]   i
 Haghverdi, Laleh [VerfasserIn]   i
Titel:Towards reliable quantification of cell state velocities
Verf.angabe:Valérie Marot-Lassauzaie, Brigitte Joanne Bouman, Fearghal Declan Donaghy, Yasmin Demerdash, Marieke Alida Gertruda Essers, Laleh Haghverdi
E-Jahr:2022
Jahr:September 28, 2022
Umfang:27 S.
Fussnoten:Gesehen am 21.03.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Public Library of SciencePLoS Computational Biology
Ort Quelle:San Francisco, Calif. : Public Library of Science, 2005
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:18(2022), 9, Artikel-ID e1010031, Seite 1-27
ISSN Quelle:1553-7358
Abstract:A few years ago, it was proposed to use the simultaneous quantification of unspliced and spliced messenger RNA (mRNA) to add a temporal dimension to high-throughput snapshots of single cell RNA sequencing data. This concept can yield additional insight into the transcriptional dynamics of the biological systems under study. However, current methods for inferring cell state velocities from such data (known as RNA velocities) are afflicted by several theoretical and computational problems, hindering realistic and reliable velocity estimation. We discuss these issues and propose new solutions for addressing some of the current challenges in consistency of data processing, velocity inference and visualisation. We translate our computational conclusion in two velocity analysis tools: one detailed method κ-velo and one heuristic method eco-velo, each of which uses a different set of assumptions about the data.
DOI:doi:10.1371/journal.pcbi.1010031
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010031
 Volltext: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1010031
 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010031
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Cell differentiation
 Data visualization
 Hematopoietic stem cells
 Pancreas
 Principal component analysis
 Stem cells
 Vector spaces
 Velocity
K10plus-PPN:1839679492
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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