Inferring signalling networks from images.
Inferring signalling networks from images.
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DOI：
10.1111/jmi.12062
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发表时间：
2013-10
影响因子：
2
通讯作者：
Bakal C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Evans L;Sailem H;Vargas PP;Bakal C
信号网络的绘制是生物学最重要的目标之一。然而，考虑到它们的规模、复杂性和动态性质，获得这些网络的全面描述已被证明极具挑战性。在系统水平上推断基因之间的连接性的一种快速且经济高效的方法是量化系统基因缺失后高维细胞表型之间的相似性。这篇综述描述了使用 RNAi 筛选中生成的数据绘制信号网络图的方法。
The mapping of signalling networks is one of biology’s most important goals. However, given their size, complexity and dynamic nature, obtaining comprehensive descriptions of these networks has proven extremely challenging. A fast and cost-effective means to infer connectivity between genes on a systems-level is by quantifying the similarity between high-dimensional cellular phenotypes following systematic gene depletion. This review describes the methodology used to map signalling networks using data generated in the context of RNAi screens.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btq046
发表时间：
2010-04-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Pau G;Fuchs F;Sklyar O;Boutros M;Huber W
通讯作者：
Huber W
影响因子：
64.5
作者：
Ferrell, James E., Jr.;Tsai, Tony Yu-Chen;Yang, Qiong
通讯作者：
Yang, Qiong
影响因子：
64.8
作者：
Gavin, AC;Aloy, P;Superti-Furga, G
通讯作者：
Superti-Furga, G
影响因子：
9.9
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
64.5
作者：
Altschuler SJ;Wu LF
通讯作者：
Wu LF