Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

The Tumor Microenvironment02:17

The Tumor Microenvironment

7.0K
Every normal cell or tissue is embedded in a complex local environment called stroma, consisting of different cell types, a basal membrane, and blood vessels. As normal cells mutate and develop into cancer cells, their local environment also changes to allow cancer progression. The tumor microenvironment (TME) consists of a complex cellular matrix of stromal cells and the developing tumor. The cross-talk between cancer cells and surrounding stromal cells is critical to disrupt normal tissue...
7.0K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Mitochondrial Ca<sup>2+</sup> signaling: A metabolic rheostat defining tumor and immune cell fate.

Trends in immunology·2026
Same author

Deconvolution-based cell-type specific DNA methylation-wide and transcriptome-wide association studies identify risk CpG sites and genes associated with colorectal cancer risk.

medRxiv : the preprint server for health sciences·2026
Same author

TIPE3 in Cancer: A Multifaceted Regulator of Tumorigenesis, Therapeutic Resistance, and Clinical Outcomes.

Technology in cancer research & treatment·2026
Same author

Guiding Principles: Current Practices and Considerations for Benchmarking Human Gastrointestinal Organoids.

Cellular and molecular gastroenterology and hepatology·2026
Same author

Diabetes-associated MYT1 and ST18 genes regulate human beta cell insulin secretion and survival via other diabetes risk genes.

Diabetologia·2026
Same author

Novel tools for targeted therapies in difficult-to-treat rheumatic diseases.

Joint bone spine·2026

関連する実験動画

Updated: Oct 16, 2025

Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer
08:20

Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer

Published on: May 21, 2019

5.7K

エコタイパーで大量のデータからがんの微環境を解読する

Andrea Rolong1, Bob Chen2, Ken S Lau3

  • 1Epithelial Biology Center, Vanderbilt University Medical Center, Nashville TN, USA; Department of Cell and Developmental Biology, Vanderbilt University School of Medicine, Nashville TN, USA.

Cell
|October 15, 2021
PubMed
まとめ

研究者は,大量のトランスクリプトミクスデータを用いて腫瘍と微小環境の相互作用を分析するために,EcoTyperソフトウェアを開発しました. このツールは様々な癌の進行と 患者の予後を 改善します

さらに関連する動画

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma
03:36

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Published on: April 12, 2024

573
Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
09:53

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Published on: August 16, 2020

7.4K

関連する実験動画

Last Updated: Oct 16, 2025

Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer
08:20

Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer

Published on: May 21, 2019

5.7K
Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma
03:36

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Published on: April 12, 2024

573
Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
09:53

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Published on: August 16, 2020

7.4K

科学分野:

  • 腫瘍学
  • バイオ情報学
  • コンピュータ生物学

背景:

  • 腫瘍と微小環境 (TME) の相互作用を理解することは,がん研究にとって極めて重要です.
  • 大量の大量トランスクリプトミクスデータは,細胞組成を解析するための課題を提示します.
  • 腫瘍の進行と患者の予後を正確に予測することは,依然として重要な臨床的ニーズです.

研究 の 目的:

  • TMEの相互作用を解消するための新しいソフトウェアであるEcoTyperを導入する.
  • 大量のトランスクリプトミクスのデータを分析する際のEcoTyperの有効性を評価する.
  • エコタイパーの使用により,腫瘍の進行と患者の予後が改善されたことを実証する.

主な方法:

  • エコタイパーの計算ツールの開発
  • エコタイパーの適用は,様々な腫瘍の大量トランスクリプトミクスのデータを分析する.
  • 複数の独立したデータソースを使用してEcoTyperのパフォーマンスの検証.

主要な成果:

  • エコタイパーは,大量のトランスクリプトミクスのデータから,複雑なTMEの相互作用を成功裏に解消します.
  • このソフトウェアは 腫瘍の進行を予測する上で 顕著な改善を示しています
  • 複数のがんデータセットで患者の予後が改善されました.

結論:

  • EcoTyperはTMEの構成と機能の解剖に強力なアプローチを提供します.
  • このツールは 診断能力を向上させることで パーソナライズされたがん治療を 進める可能性を秘めています
  • エコタイパーは,臨床アプリケーションのための大規模なトランスクリプトミックのデータセットの分析を容易にする.