Single cell omics metody
Single cell omics methods
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/204028Identifikátory
SIS: 278176
Kolekce
- Kvalifikační práce [21520]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Kubovčiak, Jan
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Bioinformatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra zoologie
Datum obhajoby
8. 9. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Čeština
Známka
Velmi dobře
Název práce: Single cell omics metody Autor: Elena Kopteva Katedra: Katedra zoologie Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Radka Reifová, Ph.D., Katedra zoologie Abstrakt: Většina tkání a orgánů mnohobuněčných organismů je složena z relativně velkého množství funkčně rozmanitých buněk lišících se svou genovou expresí a někdy i složením genomu. Porozumění buněčných dějů na úrovni jednotlivých typů buněk vyžaduje použití moderních molekulárních přístupů, které umožňují studovat expresi genů, epigenetické modifikace DNA či genomovou sekvenci na úrovni jednotlivých buněk (single cell omics metody). Cílem této práce bude popsat současné single cell omics metody a jejich možné využití včetně bioinformatických přístupů, kterými lze data analyzovat. Součástí práce bude je praktická část, ve které se zabývám analýzou single cell transkripčních dat z ovárií pěvců. Klíčová slova: multiomika, scRNA-seq, transcriptomika, single-cell omiky
Title: Single cell omics methods Author: Elena Kopteva Department: Department of Zoology Supervisor: RNDr. Radka Reifová, Ph.D., Department of Zoology Abstract: Most tissues and organs of multicellular organisms are composed of a relatively large number of functionally diverse cells that di f er in their gene expression and sometimes even in their genome composition. Understanding cellular processes at the level of individual cell types requires the use of modern molecular approaches that enable the study of gene expression, epigenetic DNA modi f cations, and genome sequencing at the single-cell level (single-cell omics methods). The aim of this thesis will be to describe current single cell omics methods and their possible applications, including bioinformatic approaches that can be used to analyze the data. The thesis will include a practical part in which I will analyze single cell transcriptional data from the ovaries of songbirds. Keywords: multiomics, scRNA-seq, transcriptomic, single-cell omics
