롱리드 조립과 비닝 기능을 강화한 nf-core/mag v5
롱리드 전용 아셈블리와 바이러스·진핵생물 분류 기능이 추가되어 메타제노믹 분석 범위가 넓어졌다.
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롱리드 전용 아셈블리와 바이러스·진핵생물 분류 기능이 추가되어 메타제노믹 분석 범위가 넓어졌다.
12사이클 표적 증폭으로 RT-qPCR Cq값을 10~12회 낮추고 나노포어 시퀀싱까지 연결한다.
기존 벤치마크의 편향을 지적하고 알고리즘 간 불일치 구간을 전문가가 재검토하는 방식을 제시한다.
계통 추적이나 반복 실험 없이 고유값 스펙트럼의 파워 로우 패턴으로 내성 유전자를 찾는다.
GTEx, eQTL Catalog 등 외부 DB를 연계해 eQTL·sQTL 및 기능 농축 결과를 보고서로 통합한다.
DNAH9, PKD1L1, MMP21, GDF1 변이 및 문헌 108례를 분석해 원심원추부 심근 기형 등 표현형과의 연관성을 확인했다.
시간적 변화가 빠른 감염 과정에서 시점별 데이터를 연동해 공간 매핑 정확도를 높였다.
데이터 수집부터 디콘볼루션과 세포 간 상호작용 분석까지 다루는 R 중심 파이프라인이다.
mTORC1 과활성화 마우스의 EDL·SOL 근육을 Seq-Scope로 분석해 근섬유 아형과 미세환경에 따른 병리 차이를 확인했다.
Count-then-correct 전략으로 대용량 및 단일세포 전사체 데이터에서 최대 50배 이상 신속하게 신호를 추출한다.
동일 출발 시료에서 대사체부터 당화 단백체까지 한 대의 장비로 연속 측정하는 프레임워크다.
LRS-RED 컨소시엄이 평가한 실험 기법과 시퀀싱 분석 및 임상 진단 관점의 과제.
단일세포 mtDNA 분석 시 발생하는 아티팩트가 계통 재구성에 오류를 유발할 수 있다.
구현체가 없던 ICC 알고리즘을 파이썬 패키지로 구축해 단일세포 파이프라인 연동성을 확보했다.
단일세포 mtDNA 분석의 아티팩트 관련 지적에 대한 반론이 Nature에 게재되었다.
행렬 완성 기반 저차원 구조 추정으로 오믹스 간 공통 변동을 포착하고 계산 속도를 높였다.
휴먼 셀 아틀라스 출범 10주년을 맞아 지난 성과와 HCA 2.0의 방향성을 점검했다.
풀랭스 레벨의 공간전사체로 옥수수의 미확인 아이소폼을 발굴하고 신규 유전자 DB를 구축했다.
적대적 자가부호화기로 비쌍 단일세포를 공간 좌표에 매핑하여 정밀한 세포 간 신호 전달을 추론한다
표준화된 파이프라인으로 23개 연구의 42개 파지 시계열 dual RNA-seq 데이터를 재가공해 통합 제공한다.
단일세포 및 공간전사체 분석으로 CDH3+ 악성 세포와 M2 대식세포 상호작용 및 예후 유전자를 발굴함
분석 목적과 데이터 해상도에 맞춰 최적의 CCC 도구를 선택하는 기준을 제공한다.
세포형 표지자 정보와 통계적 농축 분석을 결합해 0.06% 비율의 희귀 클론 변이까지 선별한다
세포별 공간 이웃의 다중 소속 확률을 정량화하여 이웃 기반 DEG 및 클러스터링을 지원하는 R 패키지다.
다양한 시퀀싱 플랫폼과 분석 알고리즘별 융합 전사체 검출 정확도와 한계를 종합 검증했다.
태아 발생부터 성인 정상 조직 및 2형 당뇨병 상태의 췌장 세포 가소성과 조절 네트워크를 규명했다.
250만 세포 규모의 단일세포·공간전사체 및 ATAC-seq 분석으로 염증성 섬유아세포의 고착 메커니즘과 리버설 가능성을 밝혔다.
Content-defined chunking 기반의 append-only 구조로 클라우드 환경 I/O 성능을 개선했다.
직장 점막 scRNA-seq 및 공간전사체로 치루 형성 시 CD4+CD68+ 대식세포 집적과 인종별 경로 차이를 확인했다.
배치 보정을 배제한 분석 기법으로 BRAFV600E 유두암과 미분화암의 분화 마커 손실 및 EMT 양상을 규명했다.
gDNA 추출부터 효소 변환, 클릭 화학 태깅 및 전용 파이프라인 Click-pipe 분석까지 전 과정을 다룬다.
90분 이내 메틸화 분석으로 환자의 14.3%에서 수술 범위를 변경하고 재수술률을 낮췄다.
벌크 RNA-seq 및 공간전사체 스팟 수준에서 가려진 세포 특이적 유전자 발현과 경로를 복원하는 컴퓨팅 프레임워크다.
VCF와 유전자 패널·임상상 정보로 후보 변이를 추리고 HTML과 PPT 보고서를 만든다.
공간 거리 기반 스케칭의 노이즈 취약성을 극복하고 downstream 분석 성능과 연산 속도를 개선했다.
GEM을 기반으로 대사물질을 효소 유전자에 매핑해 대사체 데이터의 GSEA 분석을 가능하게 한다.
대장암 간전이 조직에서 단일세포 이미지 정합으로 RNA와 단백질 발현 차이를 관찰했다.
세포 분류와 통합은 기존 전용 모델이 우수했으나 단백질 발현 예측에서는 파운데이션 모델이 더 뛰어났다.
기존 배양법 대비 스트레스 반응을 줄이고 배아-종양 가소성 특성을 개선함을 확인했다.
발굴부터 WGCNA, 슈도타임 분석까지 지원하며 독립적 발현 매트릭스로 lncRNA 신호를 강화한다.
단일 시퀀싱 런으로 2.3 Gbp 규모 이배체 게놈을 조립하고 행동 형질 연관 구조 변이를 규명했다.
HCMI가 25개 암종 2,780명의 환자 유래 모델과 다중오믹스 분석 데이터를 공개했다.
단일세포 참조 데이터와의 배치 효과를 줄이고 공간 정보를 함께 활용해 디콘볼루션 정확도를 높였다.
숏리드 분석으로 진단하지 못한 희귀질환 24가계에 ONT 롱리드를 적용해 3가계에서 병원성 de novo 구조변이를 찾았다.
공간 단백체 데이터를 통합 분석하는 파운데이션 모델 VirTues가 개발됐다.
최소한의 설정만으로 시퀀스 기반 기능 예측과 scATAC-seq, MPRA 분석 파이프라인을 구축한다.
저입력량 및 장기 보관 FFPE 검체에서 융합 변이 검출률과 DNA·RNA 통합 패널의 분석 성능을 검증했다.
다양한 세포 유형과 조직에서 인핸서와 표적 유전자 간 조절 네트워크를 정밀하게 연결한다.
PacBio와 ONT 데이터에서 전사체 동정과 스플라이싱, TE 전사 등 하류 분석을 단일 워크플로우로 통합했다.
미세 조직 및 단일 세포 수준에서 고처리량 전장 전사체 라이브러리를 구축하는 단계별 상세 가이드다.
CDC73 변이 부갑상선암 선단부에 국소화된 Ca-1 세포군과 iCAF·DPP4 중심의 기질 리모델링 축 제시.
1분 소요 초고속 유리화 동결은 난자 생존율을 높이고 신선 난자에 가까운 전사체 프로파일을 유지한다
소형 초안 모델과 대형 검증 모델의 병렬 처리로 출력 품질 저하 없이 추론 속도를 최대 2배 향상했다.
휴먼인더루프 능동 학습 워크플로우를 활용해 데이터 분석 정밀도를 향상한다.
전체 재통합 과정 없이 신규 오믹스 데이터를 누적 반영하여 아틀라스를 효율적으로 확장한다.
Grid 기반 탐색과 Silhouette 지표로 Seurat 데이터의 최적 UMAP 및 클러스터를 도출한다.
비지도 학습 기반으로 벌크 RNA-seq에서 악성 세포 상태와 비율을 추정한다.
공간, 단일세포, 벌크 전사체에서 1,170개 분비 단백질의 신호 활성을 추정한다.
고정된 레퍼런스 시그니처의 한계를 극복하고 공간 니치에 따른 세포 상태 변화를 함께 추정한다.
EDTA 탈칼슘화와 효소 처리, lineage depletion을 조합해 중간엽 세포 수득률과 생존율을 높인 전처리 기법이다.
타깃 유리의 접근성과 RNA 구조가 PUS7의 mRNA 변식을 결정한다
신장 발생 과정에서 세포 운명 결정에 미치는 미세환경의 공간적 역할을 규명했다.
서브셀룰러 분포부터 다세포 조직까지 아우르는 멀티모달 공간전사체 학습 프레임워크
공간전사체와 단일세포 오믹스로 생쥐 모델의 폐 전이 9단계를 분석했다.
전사체 라이브러리 제작 시 발생하는 커버리지 불균일성은 단일 요인으로 설명되지 않으며 기존 개선법의 효과가 미미하다.
크로마틴 구조와 전사체나 메틸화 데이터를 동시에 처리하는 파이프라인이다.
사전 학습되지 않은 scGPT와 Geneformer가 포착한 노화 신호가 샘플링 편향인지 실제 염증 생물학인지 평가했다.
단일 및 다중 오믹스 데이터를 로컬 환경에서 대화형으로 분석하고 시각화한다.
벌크·단일세포 RNA-seq 전반에 적용해 노화 및 회춘 조절 화합물과 유전자를 선별한다.
유전자 모듈과 반복적 신뢰도 평가를 결합한 AGSI의 멀티오믹스 통합 성능