Reverse-engineering human regulatory networks.
Reverse-engineering human regulatory networks.
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DOI：
10.1002/wsbm.1159
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发表时间：
2012-07
影响因子：
7.9
通讯作者：
Califano, Andrea
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lefebvre, Celine;Rieckhof, Gabrielle;Califano, Andrea
基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和其他组学数据的爆炸式增长正在挑战研究界开发合理的模型来组织和解释它们，以产生新的生物学知识。开发和使用基因调控网络来机械地解释这些数据是分子生物学的重要发展，通常在系统生物学的旗帜下捕获。因此，在过去几年中，用于重建调控相互作用或相互作用组的全面和细胞环境特异性图谱的方法库也呈爆炸式增长。在这篇综述中，我们专注于网络生物学，更具体地说，反向工程转录，转录后和翻译后人类相互作用网络的方法，并显示他们的审讯是如何开始影响我们的细胞病理生理学的理解和一个人的能力，从全基因组分子观察预测细胞表型。
The explosion of genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic, and other omics data is challenging the research community to develop rational models for their organization and interpretation to generate novel biological knowledge. The development and use of gene regulatory networks to mechanistically interpret this data is an important development in molecular biology, usually captured under the banner of systems biology. As a result, the repertoire of methods for the reconstruction of comprehensive and cell-context-specific maps of regulatory interactions, or interactomes, has also exploded in the past few years. In this review, we focus on Network Biology and more specifically on methods for reverse engineering transcriptional, post-transcriptional, and post-translational human interaction networks and show how their interrogation is starting to impact our understanding of cellular pathophysiology and one’s ability to predict cellular phenotypes from genome-wide molecular observations.
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影响因子：
3
作者：
Aswani, Anil;Keranen, Soile V E;Tomlin, Claire J
通讯作者：
Tomlin, Claire J
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作者：
Basso, Katia;Saito, Masumichi;Dalla-Favera, Riccardo
通讯作者：
Dalla-Favera, Riccardo
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作者：
Gavin, AC;Bösche, M;Superti-Furga, G
通讯作者：
Superti-Furga, G
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作者：
通讯作者：
--
影响因子：
64.8
作者：
Compagno, Mara;Lim, Wei Keat;Grunn, Adina;Nandula, Subhadra V.;Brahmachary, Manisha;Shen, Qiong;Bertoni, Francesco;Ponzoni, Maurilio;Scandurra, Marta;Califano, Andrea;Bhagat, Govind;Chadburn, Amy;Dalla-Favera, Riccardo;Pasqualucci, Laura
通讯作者：
Pasqualucci, Laura