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- SEMgraph：用结构方程模型对高通数据进行因果网络推理的R包
- SEMgraph ：用结构方程模型对高通数据进行因果网络推理的 R 包 发现和理解复杂表型特征背后的机制在生物医学研究中至关重要。随着高通量测序技术的出现，患病 ( 通常是表型 ) 性状背后的实际复杂性变得突出，在分子生物学和医学领域也开启了大数据时代。生物学模型通常由信号通路、代谢反应链或非 ...
- 非编码RNA提高了网络医疗的预测能力
- 非编码 RNA 提高了网络医疗的预测能力 后基因组医学的一个关键目标是将基因组学提供的细胞成分及其疾病相关突变的详细清单转化为对疾病病因和进展的机制见解，最终产生新的治疗方法。为了实现这一目标，我们必须对所有细胞成分之间的物理相互作用进行编目，以获得人类亚细胞网络的准确和预测性地图。网络 ...
- miRNA靶标互作被低估了
- miRNA 靶标互作被低估了 自 1993 年被发现以来， microRNA(miRNA) 已成为细胞基因表达的有效调节剂。它们参与几乎所有细胞过程的转录后调控，因此在许多疾病的发生中发挥重要作用。因此， miRNA 作为诊断甚至治疗的潜在新工具引起了极大的兴趣。然而，以 miRNA 为中心的调控网络的高度复杂性，抑制 ...
- 调控非编码RNA：一切皆有可能，但重要的是什么？
- 调控非编码 RNA ：一切皆有可能，但重要的是什么？ 哺乳动物基因组编码数以千计的非编码 RNA(ncRNA) ，其中约有 20,000 个带注释的长 ncRNA (lncRNA) 基因，这一数字与人类基因组中蛋白质编码基因的总数相当，并可能最终超过人类基因组中蛋白质编码基因的总数。然而，大多数 ncRNA 在功能上仍未被 ...
- CellSTAR：单细胞转录基因组注释的综合资源
- CellSTAR ：单细胞转录基因组注释的综合资源 随着单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 的快速发展，已经出现了从 “ 批量 ” 到 “ 单细胞 ” 分辨率的范式转变，突出了细胞异质性的重要性。这种转变导致了广泛的研究努力 ( 在过去的五年里， PubMed 上发表了超过 16600 篇论文 ) 和大规模无 ...
- 患者分层的网络医学：从单层到多组学
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- 患者分层的网络医学：从单层到多组学 精准医学 ( 被认为类似于个性化医学或分层医学，有时也同义 ) 被定义为一种新兴的疾病治疗和预防方法，它考虑到每个人在基因、环境和生活方式方面的个体差异。因此，它认识到疾病的复杂性是基因与环境之间各种直接和间接相互作用的结果。在过去的几十年里，这方面的研 ...
- TidyGEO：从GEO准备数据集进行下游分析
- TidyGEO ：从 GEO 准备数据集进行下游分析 Gene Expression Omnibus (GEO) 是一个基于互联网的、可公开访问的高通量分子丰度数据存储库。最初， GEO 是为基因表达谱设计的，但它的范围已经扩大，现在包含其他测量类型的数据，包括 DNA 甲基化水平、种基因型和染色质可及性测量。 GEO 数据存储在 ...
- 长链非编码RNA定义、功能、挑战和建议
- 长链非编码 RNA 定义、功能、挑战和建议 长链非编码 RNA(long non-coding RNA ， lncRNA) 是复杂生物体基因组的主要输出物，但其研究从一开始就受到不确定性和争议的困扰。 lncRNA 有一个不幸的区别，那就是它们被命名为它们不是什么，而不是它们是什么。这种松散的描述源于这样一种信念，即 RNA ...
- CellPhoneDB v5：从单细胞多组学数据中识别细胞通讯网络
- CellPhoneDB v5 ：从单细胞多组学数据中识别细胞通讯网络 从单细胞基因组图谱中模拟细胞 - 细胞通讯 ( 旁分泌、近分泌和内分泌 ) 提供了一个独特的机会来获得体内组织生理学的整体观点。为了从单细胞转录组学数据中重建细胞串扰，开发了 CellPhoneDB ，它可以从单细胞基因表达中估计配体和受体的丰 ...
- LncSEA 2.0：长链非编码RNA相关集和富集分析平台
- LncSEA 2.0 ：长链非编码 RNA 相关集和富集分析平台 长链非编码 RNA(lncRNAs) 作为分子支架、诱饵或转录调节因子调节基因表达水平，在发育、分化和免疫应答等众多生物过程中发挥着至关重要的调节作用。 lncRNA 作为一种关键的细胞调节因子，存在于细胞质和细胞核中，在转录前和转录后水平上发挥广 ...
