Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Protein Networks02:26

Protein Networks

4.5K
An organism can have thousands of different proteins, and these proteins must cooperate to ensure the health of an organism. Proteins bind to other proteins and form complexes to carry out their functions. Many proteins interact with multiple other proteins creating a complex network of protein interactions.
These interactions can be represented through maps depicting protein-protein interaction networks, represented as nodes and edges. Nodes are circles that are representative of a protein,...
4.5K
Protein Networks02:26

Protein Networks

2.8K
2.8K
Genome Annotation and Assembly03:36

Genome Annotation and Assembly

20.5K
The genome refers to all of the genetic material in an organism. It can range from a few million base pairs in microbial cells to several billion base pairs in many eukaryotic organisms. Genome assembly refers to the process of taking the DNA sequencing data and putting it all back together in a correct order to create a close representation of the original genome. This is followed by the identification of functional elements on the newly assembled genome, a process called genome annotation.
20.5K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

AEGIS: an annotation extraction and genomic integration resource.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same author

Oleic Acid Levels in HSA<sup>LR</sup> Mouse Model of Myotonic Dystrophy Type 1.

International journal of molecular sciences·2026
Same author

Comparative transcriptomics among peach, almond and their interspecific F1 hybrid reveal key common and species-specific regulatory pathways involved in fruit development.

BMC plant biology·2026
Same author

Integrated Gene Regulatory Network Analysis Reveals Coordinated Transcriptional Reprogramming in the <i>Arabidopsis thaliana</i>-<i>Trichoderma atroviride</i> Interaction.

Plants (Basel, Switzerland)·2026
Same author

The non-conventional peptidome of Arabidopsis flower development.

Plant physiology·2026
Same author

From wing movements to cues and signals: mechanisms and functions of flight-generated sounds in insects.

The Journal of experimental biology·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: Jan 13, 2026

Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers
03:37

Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers

Published on: March 1, 2024

1.2K

Inferencia de redes génicas a partir de transcriptomas de alto rendimiento

David Navarro-Payá1, Luis Orduña1, José D Fernández2,3

  • 1Institute for Integrative Systems Biology (I2SysBio), Universitat de València-CSIC, Paterna, Valencia, Spain.

Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
|January 10, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta dos métodos para construir redes génicas a partir de datos transcriptómicos de plantas. Estas redes regulatorias génicas (GRN) y redes de coexpresión génica agregadas (aggGCN) ayudan a comprender las interacciones génicas y la regulación transcripcional.

Palabras clave:
AUROCRedes de coexpresión génicaRedes regulatorias génicasGenie3Aprendizaje automáticoRegulación transcriptómica de plantas

Más Videos Relacionados

High-Throughput Transcriptome Analysis for Investigating Host-Pathogen Interactions
14:58

High-Throughput Transcriptome Analysis for Investigating Host-Pathogen Interactions

Published on: March 5, 2022

4.7K
Author Spotlight: Cost-Effective Transcriptomic Drug Screening - Unlocking New Targets
06:40

Author Spotlight: Cost-Effective Transcriptomic Drug Screening - Unlocking New Targets

Published on: February 23, 2024

1.7K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jan 13, 2026

Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers
03:37

Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers

Published on: March 1, 2024

1.2K
High-Throughput Transcriptome Analysis for Investigating Host-Pathogen Interactions
14:58

High-Throughput Transcriptome Analysis for Investigating Host-Pathogen Interactions

Published on: March 5, 2022

4.7K
Author Spotlight: Cost-Effective Transcriptomic Drug Screening - Unlocking New Targets
06:40

Author Spotlight: Cost-Effective Transcriptomic Drug Screening - Unlocking New Targets

Published on: February 23, 2024

1.7K

Área de la Ciencia:

  • Biología de sistemas
  • Bioinformática
  • Genómica

Sus antecedentes:

  • La biología de sistemas utiliza la teoría de redes para comprender las interacciones génicas complejas a nivel de genoma completo.
  • Las redes génicas, incluidas las redes de coexpresión génica (GCN) y las redes regulatorias génicas (GRN), son cruciales para predecir la función génica y modelar la regulación transcripcional en plantas.

Objetivo del estudio:

  • Presentar dos estrategias distintas para la construcción de redes génicas utilizando datos transcriptómicos de alto rendimiento.
  • Proporcionar flujos de trabajo adaptables para la generación de redes de coexpresión génica agregadas (aggGCN) y redes regulatorias génicas inferidas (GRN).

Principales métodos:

  • Desarrollo de un pipeline interno personalizado para la construcción de aggGCN.
  • Inferencia de GRN utilizando el algoritmo GENIE3.
  • Aplicación de flujos de trabajo a especies de plantas como la vid y el tomate.

Principales resultados:

  • Generación exitosa de aggGCN y GRN a partir de datos transcriptómicos.
  • Demostración de flujos de trabajo computacionales adaptables para la construcción de redes génicas de plantas.
  • Disponibilidad pública de todo el código y repositorios asociados.

Conclusiones:

  • Las estrategias y flujos de trabajo presentados facilitan la construcción de redes génicas de plantas.
  • Estos métodos pueden adaptarse para su uso en cualquier especie de planta u organismo eucariota.
  • Las redes generadas mejoran la comprensión de las interacciones gen-gen y la regulación transcripcional.