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Genetic Screens02:46

Genetic Screens

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Genetic screens are tools used to identify genes and mutations responsible for phenotypes of interest. Genetic screens help identify individuals or a group of people at risk of developing  genetic diseases and help them with early intervention, targeted therapy, and reproductive options.
Forward genetic screens
Forward or “classical” genetic screens involve creating random mutations in an organism’s DNA using radiation, mutagens, or insertion of additional bases, which...
5.8K
Evolutionary Relationships through Genome Comparisons02:54

Evolutionary Relationships through Genome Comparisons

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Genome comparison is one of the excellent ways to interpret the evolutionary relationships between organisms. The basic principle of genome comparison is that if two species share a common feature, it is likely encoded by the DNA sequence conserved between both species. The advent of genome sequencing technologies in the late 20th century enabled scientists to understand the concept of conservation of domains between species and helped them to deduce evolutionary relationships across diverse...
7.1K
Cell Specific Gene Expression01:58

Cell Specific Gene Expression

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Cell Specific Gene Expression01:58

Cell Specific Gene Expression

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Multicellular organisms contain a variety of structurally and functionally distinct cell types, but the DNA in all the cells originated from the same parent cells. The differences in the cells can be attributed to the differential gene expression. Liver cells, whose functions include detoxification of blood, production of bile to metabolize fats, and synthesis of proteins essential for metabolism, must express a specific set of genes to perform their functions. Gene expression also varies with...
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Inferencia de redes genéticas a partir de series temporales seudocrónicas de datos de expresión génica de células

Shuhei Kimura1,2, Ryosuke Misaki3, Masato Tokuhisa4

  • 1Faculty of Engineering, Tottori University, 4-101, Koyama-minami, Tottori, 680-8552, Japan. kimura@tottori-u.ac.jp.

Bulletin of mathematical biology
|February 20, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un nuevo método para inferir redes genéticas a partir de datos de expresión génica de células únicas. Utiliza eficazmente datos de series temporales seudocrónicas analizando las tendencias de expresión en lugar de las derivadas temporales precisas.

Palabras clave:
GENIE3Red genéticaDatos de series temporales seudocrónicasscRNA-seq

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Área de la Ciencia:

  • Biología Computacional
  • Biología de Sistemas
  • Genómica

Sus antecedentes:

  • La inferencia de redes regulatorias genéticas es crucial para comprender los mecanismos celulares.
  • Los métodos existentes a menudo se basan en datos temporales precisos, lo que limita su aplicación a la expresión génica de series temporales de células a granel.
  • Los datos de series temporales seudocrónicas, comunes en estudios de células únicas, carecen de información temporal exacta, lo que hace que los métodos tradicionales sean ineficaces.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un método computacional novedoso para inferir redes genéticas a partir de datos de expresión génica de células únicas, abordando específicamente las limitaciones de los datos de series temporales seudocrónicas.
  • Adaptar los algoritmos de inferencia de redes existentes para utilizar la información de signo de los cambios en la expresión génica en lugar de las derivadas temporales directas.

Principales métodos:

  • El método propuesto infiere redes genéticas utilizando datos de expresión génica de células únicas tanto en estado estacionario como de series temporales seudocrónicas.
  • Evita el cálculo de derivadas temporales, lo cual es imposible con datos de series temporales seudocrónicas.
  • El enfoque estima los signos de los cambios en la expresión génica (aumentando o disminuyendo) a partir de datos de series temporales seudocrónicas, basándose en el marco GENIE3.

Principales resultados:

  • El novedoso método infiere con éxito redes genéticas a partir de datos de expresión génica de series temporales seudocrónicas.
  • La validación utilizando conjuntos de datos de expresión génica tanto artificiales como reales demostró la eficacia del método.
  • El enfoque supera las limitaciones de los métodos existentes que requieren mediciones temporales precisas.

Conclusiones:

  • El método propuesto ofrece un enfoque robusto para la inferencia de redes genéticas utilizando datos de expresión génica de células únicas de series temporales seudocrónicas fácilmente disponibles.
  • Este avance permite un análisis más preciso de los mecanismos regulatorios génicos en sistemas biológicos complejos.
  • El estudio destaca la utilidad de analizar las tendencias de expresión (signos de cambio) cuando no se dispone de datos temporales precisos.