WP1-CNR-ISTI - Ricostruzione di reti di regolazione genica da dati trascrittomici (Rapporti progetti di ricerca)

Type
Label
  • WP1-CNR-ISTI - Ricostruzione di reti di regolazione genica da dati trascrittomici (Rapporti progetti di ricerca) (literal)
Anno
  • 2014-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Alternative label
  • Caudai C. (2014)
    WP1-CNR-ISTI - Ricostruzione di reti di regolazione genica da dati trascrittomici
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Caudai C. (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#altreInformazioni
  • Progetto: Sviluppo di una piattaforma integrata per l'applicazione delle scienze \"omiche\" alla definizione dei biomarcatori e profili diagnostici, predittivi e teranostici Acronimo: Progetto Bandiera InterOmics Tipo Progetto: EU_FP7 (literal)
Note
  • uMa (literal)
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  • Altro (literal)
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  • CNR-ISTI, Pisa, Italy; (literal)
Titolo
  • WP1-CNR-ISTI - Ricostruzione di reti di regolazione genica da dati trascrittomici (literal)
Abstract
  • Questo rapporto riassume brevemente alcuni approcci proposti recentemente in letteratura per risolvere il problema dell'identificazione dei meccanismi di regolazione genica dei processi cellulari in base a dati provenienti da esperimenti di sequenziamento genomico o trascrittomico. Poiché il livello di espressione di ogni gene dipende da uno o più fattori di trascrizione e dai livelli di attivazione dei relativi processi biologici, e poiché entrambi i fattori sono largamente incogniti, diversi tentativi di soluzione sono basati su assunzioni statistiche e tecniche di separazione cieca di segnali. Alcuni di questi, tutti derivanti da un modello generativo lineare, sono qui passati in rassegna. (literal)
  • Some recently proposed approaches to identify genetic regulatory mechanisms from sequencing experiments are briefly described. Since gene expression is influenced by biologica processes in the cell, and both the processes and the related transcription factors are largely unknown, many attempts have been made to solve this problem by blind source separation techniques. We analyse some of these approaches, each based on a linear data model. (literal)
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