文章首先使用基于汇总数据的孟德尔随机化方法(SMR)鉴定精神分裂症风险基因,然后进行了细胞水平和组织水平表达数量性状位点(eQTL)数据的风险基因比较,展示了使用单细胞测序数据的分析可以有效地补充关于精神分裂症风险基因的优势。继而通过表达加权细胞类型富集分析来探索精神分裂症中涉及的脑细胞类型。最后使用STRING构建PPI网络...
两个组学能够联合我能想到的最大的可能性是基因或者细胞,单细胞具备了这两个维度,但是孟德尔随机化本身只是个方法、工具,能拿来的最大可能是QTL,这个技术本身是研究基因、蛋白或者甲基化等内容的,所以最大的可能性是基因,通过基因来跨两个领域。 比如说eQTL或者pQTL研究完后,通过看看基因在疾病表达情况、确定其表达的...
该研究首次采用孟德尔随机化研究设计来研究肠道微生物群与败血症之间的关系,鉴定了与脓毒症相关的肠道微生物群,包括有益和有害的微生物群落。 2. 单细胞转录组测序联合批量RNA测序,深入机制研究。使用单细胞转录组测序技术分析不同细胞类型的基因表达,深入了解相关基因在脓毒症发展中的功能和调控机制,使用批量RNA测序...
【0基础高分单细胞联合孟德尔随机化分析课程速发SCI课程】可做内容覆盖范围广(医学、心理学、经济学等领域),是新的研究方法,很少人会,期刊、单位都接受,可简单、快速发高分SCI论文,内容包括暴露和结局数据下载,关联性分析,连锁不平衡分析,去除弱工具变量,去除混
孟德尔随机化×单细胞测序研究思路 孟德尔随机化与单细胞分析强强联手,不仅能够让我们更深入地了解个体之间的遗传差异和细胞异质性,并且为研究基因与疾病之间的关系提供了新的思路。很多新的高分SCI的思路,也分析了单细胞和孟德尔随机化研究结合的可能性,两者联合势必是可以产生极大的化学反应。
方法通过单细胞转录组测序数据鉴定CRS中的关键细胞亚群。通过高维加权基因共表达网络分析(high dimensional weighted gene co-expression network analysis,hdWGCNA)和多种机器学习算法的联合应用,筛选CRS的关键基因并构建CRS的诊断模型。通过孟德尔随机化和共定位分析进行因果推断分析。使用分子对接技术进行靶点药物的鉴定,并...
本研究通过单细胞转录组测序数据鉴定慢性鼻窦炎(CRS)中的关键细胞亚群,并利用高维加权基因共表达网络分析(hdWGCNA)和多种机器学习算法筛选出 CTSC 等关键基因。孟德尔随机化和共定位分析证实了 CTSC 与 CRS 的因果关系。分子对接结果显示,对乙酰氨基酚与 CTSC 具有较好的结合能力。这些发现为 CR ...
一区高分肿瘤及非肿瘤发文思路---从单细胞出发+多数据集探索+联合孟德尔随机化 一区高分肿瘤及非肿瘤发文思路---从单细胞出发+多数据集探索+联合孟德尔随机化,在此思路上可通过体内体外实验进行验证并深入对机制进行探索,整个文章一套下来行云流水,周期6-8个月,感兴趣的老师咨询~...
方法通过单细胞转录组测序数据鉴定CRS中的关键细胞亚群。通过高维加权基因共表达网络分析(high dimensional weighted gene co-expression network analysis,hdWGCNA)和多种机器学习算法的联合应用,筛选CRS的关键基因并构建CRS的诊断模型。通过孟德尔随机化和共定位分析进行因果推断分析。使用分子对接技术进行靶点药物的鉴定,并...
方法通过单细胞转录组测序数据鉴定CRS中的关键细胞亚群。通过高维加权基因共表达网络分析(high dimensional weighted gene co-expression network analysis,hdWGCNA)和多种机器学习算法的联合应用,筛选CRS的关键基因并构建CRS的诊断模型。通过孟德尔随机化和共定位分析进行因果推断分析。使用分子对接技术进行靶点药物的鉴定,并...