Articles de revues sur le sujet « Cellular deconvolution »
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Main, Martin J., et Andrew X. Zhang. « Advances in Cellular Target Engagement and Target Deconvolution ». SLAS DISCOVERY : Advancing the Science of Drug Discovery 25, no 2 (20 janvier 2020) : 115–17. http://dx.doi.org/10.1177/2472555219897269.
Texte intégralMenden, Kevin, Mohamed Marouf, Sergio Oller, Anupriya Dalmia, Daniel Sumner Magruder, Karin Kloiber, Peter Heutink et Stefan Bonn. « Deep learning–based cell composition analysis from tissue expression profiles ». Science Advances 6, no 30 (juillet 2020) : eaba2619. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.aba2619.
Texte intégralSosina, Olukayode A., Matthew N. Tran, Kristen R. Maynard, Ran Tao, Margaret A. Taub, Keri Martinowich, Stephen A. Semick et al. « Strategies for cellular deconvolution in human brain RNA sequencing data ». F1000Research 10 (4 août 2021) : 750. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.50858.1.
Texte intégralDiaz, Michael, Jasmine Tran, Nicole Natarelli, Akash Sureshkumar et Mahtab Forouzandeh. « Cellular Deconvolution Reveals Unique Findings in Several Cell Type Fractions Within the Basal Cell Carcinoma Tumor Microenvironment ». SKIN The Journal of Cutaneous Medicine 7, no 6 (13 novembre 2023) : 1170–73. http://dx.doi.org/10.25251/skin.7.6.15.
Texte intégralKim, Boyoung. « DVDeconv : An Open-Source MATLAB Toolbox for Depth-Variant Asymmetric Deconvolution of Fluorescence Micrographs ». Cells 10, no 2 (15 février 2021) : 397. http://dx.doi.org/10.3390/cells10020397.
Texte intégralTurner, J. N., B. Roysam, T. J. Holmes, D. H. Szarowski, W. Lin, S. Bhattacharyya, H. Ancin, R. Mackin et D. Becker. « Visualization and quantitation of cellular and tissue anatomy by 3D light microscopy ». Proceedings, annual meeting, Electron Microscopy Society of America 52 (1994) : 928–29. http://dx.doi.org/10.1017/s0424820100172371.
Texte intégralAbbas, Alexander R., Kristen Wolslegel, Dhaya Seshasayee et Hilary F. Clark. « Deconvolution of Blood Microarray Data Elucidates Cellular Activation Patterns in SLE ». Clinical Immunology 123 (2007) : S125—S126. http://dx.doi.org/10.1016/j.clim.2007.03.536.
Texte intégralUdpa, L., V. M. Ayres, Yuan Fan, Qian Chen et S. A. Kumar. « Deconvolution of atomic force microscopy data for cellular and molecular imaging ». IEEE Signal Processing Magazine 23, no 3 (mai 2006) : 73–83. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2006.1628880.
Texte intégralBlum, Yuna, Marie-Claude Jaurand, Aurélien De Reyniès et Didier Jean. « Unraveling the cellular heterogeneity of malignant pleural mesothelioma through a deconvolution approach ». Molecular & ; Cellular Oncology 6, no 4 (7 mai 2019) : 1610322. http://dx.doi.org/10.1080/23723556.2019.1610322.
Texte intégralPoirier, Christopher C., Win Pin Ng, Douglas N. Robinson et Pablo A. Iglesias. « Deconvolution of the Cellular Force-Generating Subsystems that Govern Cytokinesis Furrow Ingression ». PLoS Computational Biology 8, no 4 (26 avril 2012) : e1002467. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002467.
Texte intégralMahon, Kerry P., Terra B. Potocky, Derek Blair, Marc D. Roy, Kelly M. Stewart, Thomas C. Chiles et Shana O. Kelley. « Deconvolution of the Cellular Oxidative Stress Response with Organelle-Specific Peptide Conjugates ». Chemistry & ; Biology 14, no 8 (août 2007) : 923–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.chembiol.2007.07.011.
Texte intégralAlonso-Moreda, Natalia, Alberto Berral-González, Enrique De La Rosa, Oscar González-Velasco, José Manuel Sánchez-Santos et Javier De Las Rivas. « Comparative Analysis of Cell Mixtures Deconvolution and Gene Signatures Generated for Blood, Immune and Cancer Cells ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 13 (28 juin 2023) : 10765. http://dx.doi.org/10.3390/ijms241310765.
Texte intégralQin, Yufang, Weiwei Zhang, Xiaoqiang Sun, Siwei Nan, Nana Wei, Hua-Jun Wu et Xiaoqi Zheng. « Deconvolution of heterogeneous tumor samples using partial reference signals ». PLOS Computational Biology 16, no 11 (30 novembre 2020) : e1008452. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008452.
Texte intégralMir, Mustafa, S. Derin Babacan, Michael Bednarz, Minh N. Do, Ido Golding et Gabriel Popescu. « Visualizing Escherichia coli Sub-Cellular Structure Using Sparse Deconvolution Spatial Light Interference Tomography ». PLoS ONE 7, no 6 (28 juin 2012) : e39816. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0039816.
Texte intégralAbbas, Alexander R., Kristen Wolslegel, Dhaya Seshasayee, Zora Modrusan et Hilary F. Clark. « Deconvolution of Blood Microarray Data Identifies Cellular Activation Patterns in Systemic Lupus Erythematosus ». PLoS ONE 4, no 7 (1 juillet 2009) : e6098. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0006098.
Texte intégralMarquardt, Jens U. « Deconvolution of the cellular origin in hepatocellular carcinoma : Hepatocytes take the center stage ». Hepatology 64, no 4 (27 juillet 2016) : 1020–23. http://dx.doi.org/10.1002/hep.28671.
Texte intégralRosasco, Mario G., Chi-Sing Ho, Tianyou Luo, Michelle M. Stein, Luca Lonini, Martin C. Stumpe, Jagadish Venkataraman, Sonal Khare et Ameen A. Salahudeen. « Abstract 4692 : Comparison of interassay similarity and cellular deconvolution in spatial transcriptomics data using Visum CytAssist ». Cancer Research 83, no 7_Supplement (4 avril 2023) : 4692. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-4692.
Texte intégralFisher, Cody, Jordan Krull, Aditya Bhagwate, Kerryl Greenwood-Quaintance, Matthew P. Abdel et Robin Patel. « Predicted Cellularity using RNASeq-Based Cellular Deconvolution Differentiates Periprosthetic Joint Infection from Non-Infectious Arthroplasty Failure ». Journal of Immunology 208, no 1_Supplement (1 mai 2022) : 170.28. http://dx.doi.org/10.4049/jimmunol.208.supp.170.28.
Texte intégralCurtin, Lee, Kamila Bond, Sebastian Velez, Andrea Hawkins-Daarud, Javier C. Urcuyo, Gustavo De Leon, Jazlynn Langworthy et al. « BULK RNA-SEQ DECONVOLUTION OF IMAGE-LOCALIZED HIGGRADE GLIOMA BIOPSIES REVEALS MEANINGFUL CELLULAR STATES ». Neuro-Oncology 25, Supplement_3 (16 septembre 2023) : iii2. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noad147.005.
Texte intégralShah, Nameeta, Hyun Jung Park, Pranali Sonpatki, Kyung Yeon Han, Hyeon Jong Yu, Shin Wook Kim, Tamrin Chowdhury et al. « TMIC-20. A SPATIALLY RESOLVED HUMAN GLIOBLASTOMA ATLAS REVEALS DISTINCT CELLULAR AND MOLECULAR PATTERNS OF ANATOMICAL NICHES ». Neuro-Oncology 25, Supplement_5 (1 novembre 2023) : v282. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noad179.1086.
Texte intégralBornot, Aurelie, Carolyn Blackett, Ola Engkvist, Clare Murray et Claus Bendtsen. « The Role of Historical Bioactivity Data in the Deconvolution of Phenotypic Screens ». Journal of Biomolecular Screening 19, no 5 (17 janvier 2014) : 696–706. http://dx.doi.org/10.1177/1087057113518966.
Texte intégralHendriksen, Josephine, Aidan Flynn, Simone Maarup, Hans Poulsen, Ulrik Lassen et Joachim Weischenfeldt. « TAMI-68. DECONVOLUTION OF IMMUNOTHERAPY-TREATED GLIOBLASTOMA IDENTIFIES CELLULAR HETEROGENEITY AND PLASTICITY AT THE SINGLE-CELL LEVEL ». Neuro-Oncology 23, Supplement_6 (2 novembre 2021) : vi212. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noab196.850.
Texte intégralHendriksen, J. D., A. Flynn, S. B. Maarup, H. S. Poulsen, U. Lassen et J. Weischenfeldt. « P06.01.A Deconvolution of immunotherapy-treated glioblastoma identifies cellular heterogeneity and plasticity at the single-cell level ». Neuro-Oncology 24, Supplement_2 (1 septembre 2022) : ii37. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noac174.125.
Texte intégralMorilla, Ian, et Juan A. Ranea. « Mathematical deconvolution uncovers the genetic regulatory signal of cancer cellular heterogeneity on resistance to paclitaxel ». Molecular Genetics and Genomics 292, no 4 (6 avril 2017) : 857–69. http://dx.doi.org/10.1007/s00438-017-1316-2.
Texte intégralWang, Linghua. « Developmental Deconvolution Suggests New Tumor Biology and a Tool for Predicting Cancer Origin ». Cancer Discovery 12, no 11 (2 novembre 2022) : 2498–500. http://dx.doi.org/10.1158/2159-8290.cd-22-0943.
Texte intégralChu, Tinyi, Edward Rice, Hans Salamanca, Zhong Wang, Sharon Longo, Robert Corona, Mariano Viapiano, Lawrence Chin et Charles Danko. « COMP-14. MOLECULAR PROFILING AND CELLULAR DECONVOLUTION OF GLIOBLASTOMA BRAIN TUMORS USING CHROMATIN RUN-ON AND SEQUENCING ». Neuro-Oncology 21, Supplement_6 (novembre 2019) : vi64. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz175.257.
Texte intégralVallania, Francesco, Karen Assayag, Peter Ulz, Adam Drake, Hayley Warsinske, John St John, Girish Putcha et al. « Plasma-derived cfDNA to reveal potential biomarkers of response prediction and monitoring in non-small cell lung cancer (NSCLC) patients on immunotherapy. » Journal of Clinical Oncology 38, no 15_suppl (20 mai 2020) : 9588. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.9588.
Texte intégralWang, Kun, Sushant Patkar, Joo Sang Lee, E. Michael Gertz, Welles Robinson, Fiorella Schischlik, David R. Crawford, Alejandro A. Schäffer et Eytan Ruppin. « Deconvolving Clinically Relevant Cellular Immune Cross-talk from Bulk Gene Expression Using CODEFACS and LIRICS Stratifies Patients with Melanoma to Anti–PD-1 Therapy ». Cancer Discovery 12, no 4 (4 janvier 2022) : 1088–105. http://dx.doi.org/10.1158/2159-8290.cd-21-0887.
Texte intégralMahoney, Rebecca, Cathal Seoighe et Derek W. Morris. « 2. USING CELLULAR DECONVOLUTION TO INVESTIGATE CELL SUBTYPE PROPORTIONS IN CORTICAL GENE EXPRESSION DATA IN SCHIZOPHRENIA ». European Neuropsychopharmacology 51 (octobre 2021) : e41. http://dx.doi.org/10.1016/j.euroneuro.2021.07.095.
Texte intégralHåkanson, Maria, Stefan Kobel, Matthias P. Lutolf, Marcus Textor, Edna Cukierman et Mirren Charnley. « Controlled Breast Cancer Microarrays for the Deconvolution of Cellular Multilayering and Density Effects upon Drug Responses ». PLoS ONE 7, no 6 (29 juin 2012) : e40141. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0040141.
Texte intégralFriman, Tomas. « Mass spectrometry-based Cellular Thermal Shift Assay (CETSA®) for target deconvolution in phenotypic drug discovery ». Bioorganic & ; Medicinal Chemistry 28, no 1 (janvier 2020) : 115174. http://dx.doi.org/10.1016/j.bmc.2019.115174.
Texte intégralKirita, Yuhei, Haojia Wu, Kohei Uchimura, Parker C. Wilson et Benjamin D. Humphreys. « Cell profiling of mouse acute kidney injury reveals conserved cellular responses to injury ». Proceedings of the National Academy of Sciences 117, no 27 (22 juin 2020) : 15874–83. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2005477117.
Texte intégralHara, Toshiro, Rony Chanoch-Myers, Nathan Mathewson, Chad Myskiw, Lyla Atta, Lillian Bussema, Stephen Eichhorn et al. « TAMI-12. CANCER-IMMUNE CELL INTERACTIONS DRIVE TRANSITIONS TO MESENCHYMAL-LIKE STATES IN GLIOBLASTOMA ». Neuro-Oncology 23, Supplement_6 (2 novembre 2021) : vi200. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noab196.796.
Texte intégralLAI, DARONG, HONGTAO LU, MARIO LAURIA, DIGEO DI BERNARDO et CHRISTINE NARDINI. « MANIA : A GENE NETWORK REVERSE ALGORITHM FOR COMPOUNDS MODE-OF-ACTION AND GENES INTERACTIONS INFERENCE ». Advances in Complex Systems 13, no 01 (février 2010) : 83–94. http://dx.doi.org/10.1142/s0219525910002451.
Texte intégralDilip, Deepika, Pallavi Galera, David Nemirovsky, Morgan Lallo, Kamal Menghrajani, Andriy Derkach, Ross L. Levine, Richard Koche, Wenbin Xiao et Jacob Glass. « Precision Lineage Deconvolution in Mixed Phenotype Acute Leukemia Using Cite-Seq Derived Hematopoietic Stages Identifies Lineage Dynamics Associated with Treatment Response ». Blood 142, Supplement 1 (28 novembre 2023) : 4324. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2023-188871.
Texte intégralFriedrich, Johannes, Pengcheng Zhou et Liam Paninski. « Fast online deconvolution of calcium imaging data ». PLOS Computational Biology 13, no 3 (14 mars 2017) : e1005423. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005423.
Texte intégralPatel, Riya Jayesh, Spencer Rosario, Sahithi Sonti, Ankita Kapoor, Deepak Vadehra, Sarbajit Mukherjee, Kannan Thanikachalam et Renuka V. Iyer. « Genomic predictors of sensitivity to chemotherapy and immunotherapy in cholangiocarcinoma. » Journal of Clinical Oncology 42, no 3_suppl (20 janvier 2024) : 540. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2024.42.3_suppl.540.
Texte intégralMukashyaka, Patience, Pooja Kumar, David J. Mellert, Shadae Nicholas, Javad Noorbakhsh, Mattia Brugiolo, Olga Anczukow, Edison T. Liu et Jeffrey H. Chuang. « Abstract A032 : Cellos : High-throughput deconvolution of 3D organoid dynamics at cellular resolution for cancer pharmacology ». Cancer Research 84, no 3_Supplement_2 (1 février 2024) : A032. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.canevol23-a032.
Texte intégralGuo, Shuai, Xuesen Cheng, Andrew Koval, Shuangxi Ji, Qingnan Liang, Yumei Li, Leah A. Owen et al. « Abstract 4273 : Integration with benchmark data of paired bulk and single-cell RNA sequencing data substantially improves the accuracy of bulk tissue deconvolution ». Cancer Research 83, no 7_Supplement (4 avril 2023) : 4273. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-4273.
Texte intégralNishikawa, Toui, Masatoshi Lee et Masataka Amau. « New generative methods for single-cell transcriptome data in bulk RNA sequence deconvolution ». Scientific Reports 14, no 1 (20 février 2024). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-54798-z.
Texte intégralZhang, Zheyang, et Jialiang Huang. « Cellular deconvolution with continuous transitions ». Nature Computational Science, 13 juillet 2023. http://dx.doi.org/10.1038/s43588-023-00489-0.
Texte intégralCai, Manqi, Molin Yue, Tianmeng Chen, Jinling Liu, Erick Forno, Xinhua Lu, Timothy Billiar et al. « Robust and accurate estimation of cellular fraction from tissue omics data via ensemble deconvolution ». Bioinformatics, 19 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac279.
Texte intégralCroxford, Matthew, Michael Elbaum, Muthuvel Arigovindan, Zvi Kam, David Agard, Elizabeth Villa et John Sedat. « Entropy-regularized deconvolution of cellular cryotransmission electron tomograms ». Proceedings of the National Academy of Sciences 118, no 50 (7 décembre 2021). http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2108738118.
Texte intégralVellame, Dorothea Seiler, Gemma Shireby, Ailsa MacCalman, Emma L. Dempster, Joe Burrage, Tyler Gorrie-Stone, Leonard S. Schalkwyk, Jonathan Mill et Eilis Hannon. « Uncertainty quantification of reference-based cellular deconvolution algorithms ». Epigenetics, 20 décembre 2022, 1–15. http://dx.doi.org/10.1080/15592294.2022.2137659.
Texte intégralBell-Glenn, Shelby, Jeffrey A. Thompson, Lucas A. Salas et Devin C. Koestler. « A Novel Framework for the Identification of Reference DNA Methylation Libraries for Reference-Based Deconvolution of Cellular Mixtures ». Frontiers in Bioinformatics 2 (21 mars 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fbinf.2022.835591.
Texte intégralHannon, Eilis, Emma L. Dempster, Jonathan P. Davies, Barry Chioza, Georgina E. T. Blake, Joe Burrage, Stefania Policicchio et al. « Quantifying the proportion of different cell types in the human cortex using DNA methylation profiles ». BMC Biology 22, no 1 (25 janvier 2024). http://dx.doi.org/10.1186/s12915-024-01827-y.
Texte intégralKwon, Yong-Jun, Hi Chul Kim, Nam Youl Kim, Seo Yeon Choi, Sungyong Jung et Auguste Genovesio. « High content cellular microarray for automated drug target deconvolution ». BMC Proceedings 5, S1 (10 janvier 2011). http://dx.doi.org/10.1186/1753-6561-5-s1-p76.
Texte intégralSutton, Gavin J., Daniel Poppe, Rebecca K. Simmons, Kieran Walsh, Urwah Nawaz, Ryan Lister, Johann A. Gagnon-Bartsch et Irina Voineagu. « Comprehensive evaluation of deconvolution methods for human brain gene expression ». Nature Communications 13, no 1 (15 mars 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-022-28655-4.
Texte intégralCai, Manqi, Jingtian Zhou, Chris McKennan et Jiebiao Wang. « scMD facilitates cell type deconvolution using single-cell DNA methylation references ». Communications Biology 7, no 1 (2 janvier 2024). http://dx.doi.org/10.1038/s42003-023-05690-5.
Texte intégralBagka, Meropi, Hyeonyi Choi, Margaux Héritier, Hanna Schwaemmle, Quentin T. L. Pasquer, Simon M. G. Braun, Leonardo Scapozza, Yibo Wu et Sascha Hoogendoorn. « Targeted protein degradation reveals BET bromodomains as the cellular target of Hedgehog pathway inhibitor-1 ». Nature Communications 14, no 1 (1 juillet 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-39657-1.
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