indexado en
  • Abrir puerta J
  • Genamics JournalSeek
  • CiteFactor
  • Cosmos SI
  • cimago
  • Directorio de publicaciones periódicas de Ulrich
  • Biblioteca de revistas electrónicas
  • Búsqueda de referencia
  • Universidad Hamdard
  • EBSCO AZ
  • Directorio de indexación de resúmenes para revistas
  • OCLC-WorldCat
  • Convocatoria de búsqueda
  • erudito
  • CAMINO
  • Biblioteca Virtual de Biología (vifabio)
  • Publón
  • Fundación de Ginebra para la Educación e Investigación Médica
  • Google Académico
Comparte esta página
Folleto de diario
Flyer image

Abstracto

Enfoques bioinformáticos integradores para analizar eventos moleculares en pluripotencia

Priyanka Narad y Upadhyaya KC

Las células madre embrionarias humanas (hESC) tienen la capacidad de proliferar casi indefinidamente. El análisis de los perfiles de expresión génica de las hESC podría ofrecer una perspectiva de los genes cruciales involucrados en el mantenimiento de la pluripotencia y los genes que pueden estar involucrados en la diferenciación celular. La combinación de datos de red y de alto rendimiento permite comprender el papel de los mecanismos epigenéticos, las vías de señalización y los factores de transcripción responsables de la pluripotencia humana y la detección de posibles relaciones mecanicistas, la validación del conocimiento existente, la generación de hipótesis y sugerencias para nuevos experimentos. La decodificación del núcleo de factores y sus interacciones asociadas es un comienzo importante para comprender las complejidades asociadas con las hESC y transferir el conocimiento para la creación de células madre pluripotentes inducidas humanas (hIPS). Esta revisión tiene como objetivo aumentar la información elemental de los enfoques bioinformáticos integrativos útiles para estudiar los procesos de autorrenovación y diferenciación utilizando nuevos datos holísticos sobre la expresión génica y las marcas epigenéticas asociadas con la pluripotencia celular. Se han descrito dos enfoques básicos, a saber, la representación en redes biológicas y la tecnología de la web semántica, para la gestión de datos de alto rendimiento cada vez mayor. Un enfoque integrado para desentrañar las complejidades biológicas sería muy beneficioso en el campo de las ciencias médicas y de la salud.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado