The Power of Single-Cell Analysis for the Study of Liver Pathobiology.
The Power of Single-Cell Analysis for the Study of Liver Pathobiology.
复制标题
DOI：
10.1002/hep.31485
复制
发表时间：
2021-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Feldstein AE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chu AL;Schilling JD;King KR;Feldstein AE
单细胞转录组学已经成为一个强大的透镜，通过它来研究复杂组织的分子多样性，如肝脏，在健康和疾病期间，在动物模型和人类。最早的基因表达方法测量大量组织RNA，但结果往往令人困惑，因为它们来自许多不同细胞类型的组合转录组，比例未知。为了更好地描述细胞类型特异性表达，研究人员开发了细胞分离、纯化和分选方案，然而，来自细胞集合的RNA仍然模糊了细胞异质性的识别。在单细胞水平上分析转录组为过去不可能的分析打开了大门。在这篇综述中，我们讨论了单细胞转录组学的发展，以及它是如何应用于肝脏生理学和病理学的研究。
Single cell transcriptomics has emerged as a powerful lens through which to study the molecular diversity of complex tissues such as the liver, during health and disease, both in animal models and in humans. The earliest gene expression methods measured bulk tissue RNA, but the results were often confusing because they derived from the combined transcriptomes of many different cell types in unknown proportions. To better delineate cell-type-specific expression, investigators developed cell isolation, purification, and sorting protocols, yet still, the RNA derived from ensembles of cells obscured recognition of cellular heterogeneity. Profiling transcriptomes at the single-cell level has opened the door to analyses that were not possible in the past. In this review, we discuss the evolution of single cell transcriptomics and how it has been applied for the study of liver physiology and pathobiology to date.
登录
查看更多内容
影响因子：
64.8
作者：
Halpern KB;Shenhav R;Matcovitch-Natan O;Toth B;Lemze D;Golan M;Massasa EE;Baydatch S;Landen S;Moor AE;Brandis A;Giladi A;Avihail AS;David E;Amit I;Itzkovitz S
通讯作者：
Itzkovitz S
影响因子：
64.8
作者：
Cao, Junyue;Spielmann, Malte;Shendure, Jay
通讯作者：
Shendure, Jay
影响因子：
16.6
作者：
MacParland SA;Liu JC;Ma XZ;Innes BT;Bartczak AM;Gage BK;Manuel J;Khuu N;Echeverri J;Linares I;Gupta R;Cheng ML;Liu LY;Camat D;Chung SW;Seliga RK;Shao Z;Lee E;Ogawa S;Ogawa M;Wilson MD;Fish JE;Selzner M;Ghanekar A;Grant D;Greig P;Sapisochin G;Selzner N;Winegarden N;Adeyi O;Keller G;Bader GD;McGilvray ID
通讯作者：
McGilvray ID
DOI：
10.1126/science.1247651
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Jaitin DA;Kenigsberg E;Keren-Shaul H;Elefant N;Paul F;Zaretsky I;Mildner A;Cohen N;Jung S;Tanay A;Amit I
通讯作者：
Amit I
影响因子：
82.9
作者：
Friedman SL;Neuschwander-Tetri BA;Rinella M;Sanyal AJ
通讯作者：
Sanyal AJ