Journal Club Single Cell

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Le Journal Club Analyse Single-Cell est l’occasion d’approfondir et de se tenir informés des dernières avancées sur les méthodes d’analyse de données transcriptomiques en cellule-unique.

Ce sujet de recherche est commun aux laboratoires de recherche médicale à Nantes et au laboratoire de mathématiques Jean Leray de l’Université de Nantes. Un ou plusieurs membres présenteront un article de leur choix pendant 10 à 15 minutes chacun, et chaque présentation sera suivie de questions et d’une discussion.

Articles présentés en 2020

  • Ludwig et al. Lineage Tracing in Humans Enabled by Mitochondrial Mutations and Single-Cell Genomics. Cell (2019); doi: 10.1016/j.cell.2019.01.022

Articles présentés en 2019

  • Lopez, R et al. Deep generative modeling for single-cell transcriptomics. Nature Methods (2018); doi: 10.1038/s41592-018-0229-2
  • La Manno, G et al. RNA velocity of single cells. Nature (2018); doi: 10.1038/s41586-018-0414-6
  • Wolock, S et al. Scrublet: computational identification of cell doublets in single-cell transcriptomic data. Cell Systems (2019); doi: 10.1016/j.cels.2018.11.005
  • Stuart et al. Comprehensive integration of single cell data. bioRxiv (2018); doi: 10.1101/460147
  • Young and Behjati. SoupX removes ambient RNA contamination from droplet based single cell RNA sequencing data. bioRxiv (2018); doi : 10.1101/303727
  • Liu Q et al. Quantitative assessment of cell population diversity in single-cell landscapes. PLOS Biology (2018); doi: 10.1371/journal.pbio.2006687

Contactez-nous pour être ajouté(e) à notre liste d’envoi de mails, et pour présenter ou proposer à l’étude un article de méthode d’analyse de données single-cell (expression ou autre) ou des méthodes développées en interne :

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