Cell fate conversion prediction by group sparse optimization method utilizing single-cell and bulk OMICs data.

Qin, Jing; Hu, Yaohua; Yao, Jen-Chih; Leung, Ricky Wai Tak; Zhou, Yongqiang; Qin, Yiming; Wang, Junwen

Qin, Jing; Hu, Yaohua; Yao, Jen-Chih; Leung, Ricky Wai Tak; Zhou, Yongqiang; Qin, Yiming; Wang, Junwen.

Afiliación

Qin J; School of Pharmaceutical Sciences (Shenzhen), Sun Yat-sen University, Shenzhen, 518107, China.
Hu Y; Shenzhen Key Laboratory of Advanced Machine Learning and Applications, College of Mathematics and Statistics, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China.
Yao JC; Research Center for Interneural Computing, China Medical University, Taichung 40402, Taiwan.
Leung RWT; School of Pharmaceutical Sciences (Shenzhen), Sun Yat-sen University, Shenzhen, 518107, China.
Zhou Y; School of Pharmaceutical Sciences (Shenzhen), Sun Yat-sen University, Shenzhen, 518107, China.
Qin Y; Center for Genomic Sciences & School of Biomedical Sciences, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong.
Wang J; Department of Quantitative Health Sciences and Center for Individualized Medicine, Mayo Clinic, Scottsdale, AZ 85259, USA.

Brief Bioinform ; 22(6)2021 11 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34374760

Asunto(s)

Biología Computacional/métodos; Genómica/métodos; Análisis de la Célula Individual/métodos; Algoritmos; Animales; Sitios de Unión; Linaje de la Célula/genética; Fenómenos Fisiológicos Celulares/genética; Secuenciación de Inmunoprecipitación de Cromatina; Biología Computacional/normas; Células Madre Embrionarias/citología; Células Madre Embrionarias/metabolismo; Elementos de Facilitación Genéticos; Perfilación de la Expresión Génica; Regulación de la Expresión Génica; Genómica/normas; Humanos; Ratones; Regiones Promotoras Genéticas; Unión Proteica; Análisis de la Célula Individual/normas; Factores de Transcripción/metabolismo; Transcriptoma; Flujo de Trabajo

Palabras clave

cell fate conversion; gene regulatory network; group sparse optimization; integrative OMICs; master transcription factor; single-cell genomics

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Biología Computacional / Genómica / Análisis de la Célula Individual Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals / Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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