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J-GLOBAL ID：201802263399226541   整理番号：18A2155941

細胞アイデンティティの定量的理解に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards a Quantitative Understanding of Cell Identity

著者 (2件)： Ye Zi (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455, USA) ,  Sarkar Casim A. (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455, USA)
資料名： Trends in Cell Biology  (Trends in Cell Biology)
巻： 28  号： 12  ページ： 1030-1048  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1146A  ISSN： 0962-8924  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞は表現型を特定すると考えられている少数の蛋白質の発現レベルを用いて伝統的に特性化されてきた。これは,記述子バイアスを導入することができる蛋白質の事前選択を必要とし,集団における各細胞内に入れられた付加的分子情報の豊富さを無視し,しばしばこれらのスパース記述子を定性的にする。最近,新しい高スループット,高密度実験アプローチおよびデータ駆動計算法により,より不偏で定量的な細胞特性化が可能になった。本レビューでは,細胞同一性の3つの中心概念,すなわち定義,創造,および安定性の文脈におけるそのような定量的記述子について議論する。まとめると,これらの概念は定量的表現型景観の構築に必須であり,細胞生物学の理解を高め,研究と臨床応用のための細胞工学を容易にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現型 ,  ネットワーク ,  データ解析 ,  タンパク質 ,  細胞生物学 ,  バイアス ,  *キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 細胞工学 ,  臨床応用 ,  データ駆動 ,  高密度 ,  ハイスループット ,  スパース ,  *アイデンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 細胞表現型 ,  セルラ意思決定 ,  計算モデリング ,  高スループットデータ解析 ,  ネットワーク生物学 ,  表現型景観

分類 (3件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  中枢神経系  (EJ12030F) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 細胞 ,  アイデンティティ ,  定量 ,  理解