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  Revealing routes of cellular differentiation by single-cell RNA-seq

Grün, D. (2018). Revealing routes of cellular differentiation by single-cell RNA-seq. Current Opinion in Systems Biology, 11, 9-17. doi:org/10.1016/j.coisb.2018.07.006.

Item is

 

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-9959-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-940E-2
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
Grün et al..pdf (Verlagsversion), 2MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
Grün et al..pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Eingeschränkt (Max Planck Institute of Immunobiology and Epigenetics, MFIB; )
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
2018
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2452310018300131 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Grün, Dominic1, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Institute of Immunobiology and Epigenetics, Max Planck Society, ou_2243642              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Differentiation of multipotent stem cells is controlled by the intricate regulatory interactions of thousands of genes. It remains one of the major challenges to understand how nature has designed such robust and reproducible regulatory mechanisms. Knowing the detailed structure of the underlying lineage trees is the basis for investigating the molecular control of this process. The recent availability of large-scale sensitive single-cell RNAseq protocols has enabled the generation of snapshot data
covering the entire spectrum of cell states in a systemof interest. Consequently, a large number of computational methods for the
reconstruction of cellular differentiation trajectories have been developed. Here, I will provide a detailed overview of the concepts and ideas behind some of these algorithms and discuss the particular aspects addressed by each method.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-10
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: org/10.1016/j.coisb.2018.07.006
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Current Opinion in Systems Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Amsterdam : Elsevier
Seiten: - Band / Heft: 11 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 9 - 17 Identifikator: n.a.: /journals/resource/2452-3100