Gene Expression Music Algorithm-Based Characterization of the Ewing Sarcoma Stem Cell Signature
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
الملخص EN
Gene Expression Music Algorithm (GEMusicA) is a method for the transformation of DNA microarray data into melodies that can be used for the characterization of differentially expressed genes.
Using this method we compared gene expression profiles from endothelial cells (EC), hematopoietic stem cells, neuronal stem cells, embryonic stem cells (ESC), and mesenchymal stem cells (MSC) and defined a set of genes that can discriminate between the different stem cell types.
We analyzed the behavior of public microarray data sets from Ewing sarcoma (“Ewing family tumors,” EFT) cell lines and biopsies in GEMusicA after prefiltering DNA microarray data for the probe sets from the stem cell signature.
Our results demonstrate that individual Ewing sarcoma cell lines have a high similarity to ESC or EC.
Ewing sarcoma cell lines with inhibited Ewing sarcoma breakpoint region 1-Friend leukemia virus integration 1 (EWSR1-FLI1) oncogene retained the similarity to ESC and EC.
However, correlation coefficients between GEMusicA-processed expression data between EFT and ESC decreased whereas correlation coefficients between EFT and EC as well as between EFT and MSC increased after knockdown of EWSR1-FLI1.
Our data support the concept of EFT being derived from cells with features of embryonic and endothelial cells.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Staege, Martin Sebastian. 2016. Gene Expression Music Algorithm-Based Characterization of the Ewing Sarcoma Stem Cell Signature. Stem Cells International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117150
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Staege, Martin Sebastian. Gene Expression Music Algorithm-Based Characterization of the Ewing Sarcoma Stem Cell Signature. Stem Cells International Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117150
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Staege, Martin Sebastian. Gene Expression Music Algorithm-Based Characterization of the Ewing Sarcoma Stem Cell Signature. Stem Cells International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117150
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1117150
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر