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

In-vitro Mutagenesis01:16

In-vitro Mutagenesis

14.2K
To learn more about the function of a gene, researchers can observe what happens when the gene is inactivated or “knocked out,” by creating genetically engineered knockout animals. Knockout mice have been particularly useful as models for human diseases such as cancer, Parkinson’s disease, and diabetes.
14.2K
Global Regulatory Systems01:28

Global Regulatory Systems

71
Global regulatory systems in bacteria enable rapid and coordinated responses to environmental changes by integrating sensory inputs with gene expression, ensuring efficient adaptation to fluctuating conditions. Key global regulatory mechanisms include regulons, two-component systems, sigma factors, and secondary messengers.Regulons and Global RegulatorsA regulon is a collection of genes and operons controlled by a common global regulator. These regulators enable bacteria to prioritize resource...
71

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

A Data-Driven and Interpretable Framework for Discovering New Analytical Detection Mechanisms in Surface-Enhanced Raman Scattering Sensors.

ACS sensors·2026
Same author

Heterogeneity and dynamics of DENV-specific CD8 + T cells in dengue infection.

Nature communications·2026
Same author

A Hormone Cell Atlas maps the human endocrine system at cellular resolution.

Science (New York, N.Y.)·2026
Same author

Neighborhood-informed positional information for precise cell identity specification.

Molecular systems biology·2026
Same author

When the genome learned its own vocabulary.

Nature reviews. Genetics·2026
Same author

Celcomen: spatial causal disentanglement for single-cell and tissue perturbation modeling.

Nature communications·2026

関連する実験動画

Updated: Sep 10, 2025

Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms
08:46

Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms

Published on: December 9, 2015

10.7K

Systema: 系統的変化を超えた遺伝的干渉反応の予測を評価するための枠組み

Ramon Viñas Torné1, Maciej Wiatrak2,3, Zoe Piran4

  • 1School of Computer and Communication Sciences, EPFL, Lausanne, Switzerland.

Nature biotechnology
|August 25, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

遺伝子の変化による 遺伝子発現の変化を予測するのは困難です 現在の方法は バイアスに焦点を当てて 正確さを過大評価し 機能的ゲノミクスの進歩を妨げています

さらに関連する動画

Author Spotlight: Finding New Therapeutic Targets for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Through Genome-Scale shRNA Screens
09:33

Author Spotlight: Finding New Therapeutic Targets for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Through Genome-Scale shRNA Screens

Published on: August 25, 2023

1.2K
Using Caenorhabditis elegans to Screen for Tissue-Specific Chaperone Interactions
06:55

Using Caenorhabditis elegans to Screen for Tissue-Specific Chaperone Interactions

Published on: June 7, 2020

3.0K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 10, 2025

Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms
08:46

Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms

Published on: December 9, 2015

10.7K
Author Spotlight: Finding New Therapeutic Targets for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Through Genome-Scale shRNA Screens
09:33

Author Spotlight: Finding New Therapeutic Targets for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Through Genome-Scale shRNA Screens

Published on: August 25, 2023

1.2K
Using Caenorhabditis elegans to Screen for Tissue-Specific Chaperone Interactions
06:55

Using Caenorhabditis elegans to Screen for Tissue-Specific Chaperone Interactions

Published on: June 7, 2020

3.0K

科学分野:

  • 機能的ゲノミクス
  • システム生物学
  • 計算生物学

背景:

  • 遺伝的混乱に対する転写反応を予測することは,機能的ゲノミクスにおける重要な課題です.
  • 既存の計算方法はこれらの応答を推論することを目的としていますが,その一般化性はしばしば過大評価されています.

研究 の 目的:

  • 遺伝的混乱に対する転写応答の現在の方法の真の予測力を評価する.
  • 混乱特有の効果に焦点を当てて予測パフォーマンスを正確に評価するための新しい評価フレームワーク,Systemaを導入する.

主な方法:

  • 3つの技術と5つの細胞系から10のデータセットにわたって定量化された系統的変化 (混同要因による差異)
  • 体系的なバイアスよりも乱れ特有の効果を強調する評価枠組みであるSystemaを導入した.
  • 既存の予測方法の性能をSystemaと標準的なメトリックを使用して評価した.

主要な成果:

  • 一般的な評価指標は,体系的な変化に敏感であり,予測性能が過大評価される.
  • 現在の方法は 系統的なバイアスを超えて一般化するために苦労し 見えない混乱への反応を正確に予測できていません
  • Systemaフレームワークは,新しい乱れに対する反応を予測することは,これまで考えられていたよりもかなり難しいことを明らかにしました.

結論:

  • 既存のメソッドの性能はバイアスのために膨らみ,目に見えない混乱に対する真の予測力は低い.
  • Systemaフレームワークは,より生物学的に有意義な perturbation レスポンスモデルの評価を提供します.
  • 系統的効果を真の予測性能から解き放つことは,機能的ゲノミクスにおける perturbation response モデリングの進歩に不可欠です.