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戴昊, 靳琪琪, 李琳, 陈洛南. 2020: 单细胞转录组数据分析中基因调控网络的构建. 动物学研究, 41(6): 599-604. DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2020.215
引用本文: 戴昊, 靳琪琪, 李琳, 陈洛南. 2020: 单细胞转录组数据分析中基因调控网络的构建. 动物学研究, 41(6): 599-604. DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2020.215
Hao Dai, Qi-Qi Jin, Lin Li, Luo-Nan Chen. 2020: Reconstructing gene regulatory networks in single-cell transcriptomic data analysis. Zoological Research, 41(6): 599-604. DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2020.215
Citation: Hao Dai, Qi-Qi Jin, Lin Li, Luo-Nan Chen. 2020: Reconstructing gene regulatory networks in single-cell transcriptomic data analysis. Zoological Research, 41(6): 599-604. DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2020.215

单细胞转录组数据分析中基因调控网络的构建

Reconstructing gene regulatory networks in single-cell transcriptomic data analysis

  • 摘要: 基因调控网络对在分子水平上理解生物过程和机制起着至关重要的作用。很多研究基于单细胞转录组数据中的大量细胞样本,开发了一系列算法构建样本特异或细胞类型特异的基因调控网络。该文系统回顾了目前最新的基于单细胞转录组数据构建基因调控网络的算法,特别是一个细胞数据构建一个网络的理论和方法(CSN: cell-specific network),与现有的单个细胞型(cell type)的基因调控网络不同,CSN是一个细胞构建一个基因调控网络的方法,该文进一步描述了其在生物学研究中的各种应用。

     

    Abstract: Gene regulatory networks play pivotal roles in our understanding of biological processes/mechanisms at the molecular level. Many studies have developed sample-specific or cell-type-specific gene regulatory networks from single-cell transcriptomic data based on a large amount of cell samples. Here, we review the state-of-the-art computational algorithms and describe various applications of gene regulatory networks in biological studies.

     

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