Elucidation of Biological Networks across Complex Diseases Using Single-Cell Omics.
Elucidation of Biological Networks across Complex Diseases Using Single-Cell Omics.
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DOI：
10.1016/j.tig.2020.08.004
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发表时间：
2020-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ma Q
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Y;Ma A;Mathé EA;Li L;Liu B;Ma Q
单细胞多模式组学（scMulti-omics）技术使得在分化过程中追踪细胞谱系和在异质细胞群中识别新的细胞类型成为可能。衍生的信息是特别有前途的计算复杂疾病中编码的细胞类型特异性生物网络和提高我们对潜在的基因调控机制的理解。因此，这些网络的整合可能会产生支持疾病诊断和药物治疗的异质性监管格局（HRL）。在这篇综述中，我们提供了这一领域的概述，并特别注意如何不同的生物网络可以推断在一个特定的细胞类型的基础上整合的方法。然后，我们讨论了如何HRL可以促进复杂疾病的调控机制的理解，并有助于预测预后和治疗反应。最后，我们概述了挑战和未来的趋势，这将是中央把复杂疾病的HRL领域的前进。
Single-cell multimodal omics (scMulti-omics) technologies have made it possible to trace cellular lineages during differentiation and to identify new cell types in heterogeneous cell populations. The derived information is especially promising for computing cell-type-specific biological networks encoded in complex diseases and improving our understanding of the underlying gene regulatory mechanisms. The integration of these networks could, therefore, give rise to a heterogeneous regulatory landscape (HRL) in support of disease diagnosis and drug therapeutics. In this review, we provide an overview of this field and pay particular attention to how diverse biological networks can be inferred in a specific cell type based on integrative methods. Then we discuss how HRL can advance understanding of regulatory mechanisms underlying complex diseases and aid in the prediction of prognosis and therapeutic responses. Finally, we outline challenges and future trends that will be central to bringing the field of HRL in complex diseases forward.
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