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trapnell lab papers 2016 Single-cell transcriptome sequencing recent advances and remaining challenges Liu and Trapnell 2016 F1000 Research Trapnell lab projects Our research strategy is to develop new algorithms and measurement technologies that will enable the community to quantitatively model how every gene is regulated in every cell type found in an animal Lab members draw from computer science, statistics, and molecular cell biology to jointly develop both new assays and algorithms that fully exploit their capabilities We are using our Single-cell transcriptome sequencing: recent advances and remaining . . . Abstract Single-cell RNA-sequencing methods are now robust and economically practical and are becoming a powerful tool for high-throughput, high-resolution transcriptomic analysis of cell states and dynamics Single-cell approaches circumvent the averaging artifacts associated with traditional bulk population data, yielding new insights into the cellular diversity underlying superficially Embryo-scale Visual Cell Sorting reveals a conserved transcriptomic . . . Abstract Nucleoli, nuclear speckles and other compartments regulate transcription, RNA processing, and chromatin organization within the nucleus, yet the relationship of their morphology to developmental gene expression programs in vivo is poorly understood Here, we develop a high-throughput Visual Cell Sorting (VCS) workflow for fixed cells and nuclei that combines antibody-based Monocle 3 - GitHub Pages Monocle is an ongoing research project as well as a toolkit If you use Monocle, please cite these papers in your work! The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells Cufflinks Cufflinks is an ongoing research project as well as a suite of tools Here are the papers that describe the science behind the programs If you use Cufflinks, please cite these papers in your work! Transcript assembly and quantification by RNA-Seq reveals unannotated transcripts and isoform switching during cell differentiation Defining cell types and states with single-cell genomics Abstract A revolution in cellular measurement technology is under way: For the first time, we have the ability to monitor global gene regulation in thousands of individual cells in a single experiment Such experiments will allow us to discover new cell types and states and trace their developmental origins They overcome fundamental limitations inherent in measurements of bulk cell population Garnett - GitHub Pages Garnett - Automated cell type identification Garnett is an ongoing research project as well as a toolkit If you use Garnett, please cite this paper in your work! Embryo-scale single-cell chemical transcriptomics reveal dependencies . . . Abstract Organogenesis is a highly organized process that is conserved across vertebrates and is heavily dependent on intercellular signaling to achieve cell type identity We lack a comprehensive understanding of how developing cell types in each organ and tissue depend on developmental signaling pathways To address this gap in knowledge, we captured the molecular consequences of inhibiting

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