Inferring Molecular Processes Heterogeneity from Transcriptional Data
المؤلفون المشاركون
Gogolewski, Krzysztof
Wronowska, Weronika
Lech, Agnieszka
Lesyng, Bogdan
Gambin, Anna
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
RNA microarrays and RNA-seq are nowadays standard technologies to study the transcriptional activity of cells.
Most studies focus on tracking transcriptional changes caused by specific experimental conditions.
Information referring to genes up- and downregulation is evaluated analyzing the behaviour of relatively large population of cells by averaging its properties.
However, even assuming perfect sample homogeneity, different subpopulations of cells can exhibit diverse transcriptomic profiles, as they may follow different regulatory/signaling pathways.
The purpose of this study is to provide a novel methodological scheme to account for possible internal, functional heterogeneity in homogeneous cell lines, including cancer ones.
We propose a novel computational method to infer the proportion between subpopulations of cells that manifest various functional behaviour in a given sample.
Our method was validated using two datasets from RNA microarray experiments.
Both experiments aimed to examine cell viability in specific experimental conditions.
The presented methodology can be easily extended to RNA-seq data as well as other molecular processes.
Moreover, it complements standard tools to indicate most important networks from transcriptomic data and in particular could be useful in the analysis of cancer cell lines affected by biologically active compounds or drugs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gogolewski, Krzysztof& Wronowska, Weronika& Lech, Agnieszka& Lesyng, Bogdan& Gambin, Anna. 2017. Inferring Molecular Processes Heterogeneity from Transcriptional Data. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138312
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gogolewski, Krzysztof…[et al.]. Inferring Molecular Processes Heterogeneity from Transcriptional Data. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138312
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gogolewski, Krzysztof& Wronowska, Weronika& Lech, Agnieszka& Lesyng, Bogdan& Gambin, Anna. Inferring Molecular Processes Heterogeneity from Transcriptional Data. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138312
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138312
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