グアダラハラ – アメリカ

シーバス・デ・グアダラハラ vs クラブ・アメリカ

OVRLPY を使用して空間トランスクリプトミクス データにおける 3D シグナルの重複を特定する – Nature Biotechnology
グアダラハラ - アメリカ

OVRLPY を使用して空間トランスクリプトミクス データにおける 3D シグナルの重複を特定する – Nature Biotechnology


  • Vanderyken, K.、Sifrim, A.、Thienpont, B.、および Voet, T. 単一細胞および空間マルチオミクスの方法と応用。 ネット。ジャネット牧師。 24494-515 (2023)。

    論文 CAS PubMed Google Scholar

  • Chen, H.、Li, D.、Bar-Joseph, Z. SCS: 高解像度空間トランスクリプトミクスのための細胞セグメンテーション。 ネット。メソッド 201237-1243 (2023)。

    論文 CAS PubMed Google Scholar

  • Fang, S. et al.空間トランスクリプトミクスにおける計算的アプローチと課題。 ゲノム。タンパク質。バイオ情報。 2124-47 (2023)。

    記事グーグル学者

  • Fu、X.ら。 BIDCell: 細胞内空間トランスクリプトミクス データのセグメンテーションのための生物学的情報に基づいた自己教師あり学習。 ネット。コミューン。 15509 (2024)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Xu, J.、Fu, H.、Qiu, G.、Kaye, P.、および Elias, M. デジタル組織病理学画像内の重複する細胞核のセグメント化。 アンヌ。内部。会議IEEE Eng.医学。バイオル。社会。 2013年5445-5448 (2013)。

    PubMed Google Scholar

  • Palokangas, S.、Selinummi, J.、Yli-Harja, O. 組織切片画像におけるひだのセグメンテーション。 アンヌ。内部。会議IEEE Eng.医学。バイオル。社会。 2007年5642-5645 (2007)。

    PubMed Google Scholar

  • Taaki, SA、Sami, SA、Sami, LB、Zaki, SA 病理組織学におけるアーチファクトのレビュー。 J. 口腔顎顔面。パソル。 22279 (2018)。

    記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Moses, L. および Pachter, L. 空間トランスクリプトミクス博物館。 ネット。メソッド 19534-546 (2022)。

    論文 CAS PubMed Google Scholar

  • ヤオ、Zら。マウス脳全体の細胞タイプの高解像度トランスクリプトームおよび空間アトラス。 自然 624317-332 (2023)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 中枢神経系の形成と機能の設計者として、ニュージャージー州アレンとDA グリアのライオンズ。 科学 362181-185 (2018)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • メギウス、M.、エメリー、Z.、フロイント、T.F.そしてGulyas、A.I.海馬CA1錐体細胞上の抑制性シナプスと興奮性シナプスの総数と分布。 神経科学 102527–540 (2001)。

    論文 PubMed Google Scholar

  • Park, J. et al. in situ トランスクリプトミクス データからの細胞分裂を伴わない細胞型の推定。 ネット。コミューン。 123545(2021)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Müller-Bötticher, N.、Tismeyer, S.、Eells, R.、Ishaq, N. Senseq: in situ キャプチャ データのセグメンテーションフリー分析のための計算ツール。 小さな方法 92401123 (2025)。

    論文 PubMed Google Scholar

  • Petukhov、V. et al。イメージングベースの空間トランスクリプトミクスにおける細胞セグメンテーション。 ネット。バイオテクノロジー。 40345-354 (2022)。

    論文 CAS PubMed Google Scholar

  • ジョーンズ、DC 他細胞分裂のような細胞の模倣。 ネット。メソッド 221331~1342年(2025年)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • SL ウォロック、R. ロペス、A.M. クラインスクラブル: 単一細胞トランスクリプトーム データ内の細胞ダブレットのコンピューターによる同定。 セルシステム。 8281-291 (2019)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • マルコ・サラス、S. 他品質評価とベスト プラクティス分析ワークフローにより、Xenium の現場データ利用を最適化します。 ネット。メソッド 22813-823 (2025)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • ミッチェル、J.、ガオ、T.、ペトゥホフ、V.、コール、E.、ハルチェンコ、P.V.空間トランスクリプトミクスにおけるセグメンテーション エラーの影響と修正。 ネット。ジャネット。 https://doi.org/10.1038/s41588-025-02497-4 (2026)。

  • 新鮮な冷凍マウス脳の複製、in situ 遺伝子発現データセットを Xenium Onboard Analysis 1.0.2 を使用して分析しました。 (10x ゲノミクス、2023)。

  • Pokerjack、NT、Tokarev、NJA、Gurdita、A.、Ortín-Martinez、A. 髄膜マクロファージは前腫瘍細胞のケモカインシグナル伝達を阻害し、マウス髄芽腫の発生を抑制します。 神。部屋 582015 年から 2031 年 (2023 年)。

    論文 CAS PubMed Google Scholar

  • レムシック、J.ら。軟髄膜線維芽細胞の特性評価、単離、および in vitro 培養。 J. Neuroimmunol. 361577727 (2021)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Ticlova, K. et al.単一細胞トランスクリプトミクスにより、パーキンソン病モデルにおける幹細胞由来の移植片組成が特定されます。 ネット。コミューン。 112434年(2020年)。

    記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

  • ピティラ、R.ら。成体ラット軟髄膜の分子解剖学。 ニューロン 1113745-3764.e7 (2023)。

    論文 PubMed Google Scholar

  • ハウ、JRら。異なる皮質扁桃体回路による生得の嗅覚価の制御。プレプリントオン ビオルクシブ https://doi.org/10.1101/2024.06.26.600895 (2024)。

  • マー、CKら。 Bento: 空間トランスクリプトミクス データの細胞内分析のためのツールキット。 ゲノムバイオル。 2582年(2024年)。

    論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • ビザジェン データ リリース V1.0 (ヴィスジェン、2021)。

  • Visagen 後処理ツール (Visagen、2025)。

  • ホールマウスパップ (FFPE) 5 個付き。マウス PAN 組織および経路パネルおよび SNAP25A/SNAP25B アドオンの in situ 遺伝子発現データセットは、Xenium Onboard Analysis 3.0.0 を使用して分析されました。 (10x ゲノミクス、2024)。

  • モフィット、JR 他。視床下部視索前野の分子的、空間的、機能的単一細胞プロファイリング。 科学 362eaau5324 (2018)。

    記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

  • モフィット、JR 他。データ: 視床下部視索前野の分子的、空間的、機能的単一細胞プロファイリング。 ドライアド https://doi.org/10.5061/dryad.8t8s248 (2018)。

  • Park, J. et al.補足データ: in situ トランスクリプトミクス データからのセグメンテーションフリーの細胞型推定。 ゼノド https://doi.org/10.5281/zenodo.3478502 (2019)。

  • Tismeyer, S. と Müller-Bötticher, N. 「2D」を再作成するためのデータ、それとも 2D ではないのか?組織スライスの垂直信号の完全性をチェックします。 ゼノド https://doi.org/10.5281/zenodo.16736589 (2025)。

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