Computational Stem Cell Biology: Open Questions and Guiding Principles.
Computational Stem Cell Biology: Open Questions and Guiding Principles.
复制标题
DOI：
10.1016/j.stem.2020.12.012
复制
发表时间：
2021-01-07
期刊：
影响因子：
23.9
通讯作者：
Wells CA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cahan P;Cacchiarelli D;Dunn SJ;Hemberg M;de Sousa Lopes SMC;Morris SA;Rackham OJL;Del Sol A;Wells CA
计算生物学正在使我们对干细胞的理解以及我们将其用于疾病建模，再生医学和药物发现的能力发生爆炸性增长。我们讨论了四个主题，计算的干细胞生物学细胞分型，谱系追踪，轨迹推断和监管网络的应用。我们使用这些例子来阐明广泛指导计算生物学的原则，并呼吁重新关注这些原则，因为计算在干细胞生物学中变得越来越重要。我们还讨论了这一领域的重要挑战，希望它将激励更多的人加入这个令人兴奋的领域。Cahan及其同事分析了计算原理如何最好地应用于干细胞生物学。他们专注于细胞分型，谱系追踪，轨迹推断和调控网络，作为阐明广泛指导计算生物学的原则的例子，并呼吁重新关注这些原则在干细胞研究中的应用。
Computational Biology is enabling an explosive growth in our understanding of stem cells and our ability to use them for disease modeling, regenerative medicine, and drug discovery. We discuss four topics that exemplify applications of computation to stem cell biology cell typing, lineage tracing, trajectory inference, and regulatory networks. We use these examples to articulate principles that have guided Computational Biology broadly and call for renewed attention to these principles as computation becomes increasingly important in Stem Cell Biology. We also discuss important challenges for this field with the hope that it will inspire more to join this exciting area. Cahan and colleagues analyze how computational principles are best applied to stem cell biology. They focus on cell typing, lineage tracing, trajectory inference, and regulatory networks as examples articulating principles that have guided Computational Biology broadly and call for renewed attention to these principles as applied in stem cell research.
登录
查看更多内容
影响因子：
64.8
作者：
Cao, Junyue;Spielmann, Malte;Shendure, Jay
通讯作者：
Shendure, Jay
影响因子：
3
作者：
Chen S;Mar JC
通讯作者：
Mar JC
影响因子：
5.9
作者：
Avior, Yishai;Biancotti, Juan Carlos;Benvenisty, Nissim
通讯作者：
Benvenisty, Nissim
影响因子：
12.3
作者：
Abdelaal, Tamim;Michielsen, Lieke;Mahfouz, Ahmed
通讯作者：
Mahfouz, Ahmed
影响因子：
16.6
作者：
Cao, Zhi-Jie;Wei, Lin;Gao, Ge
通讯作者：
Gao, Ge