논문 리뷰/Systems biology12

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  Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses - ScienceDirect Hierarchical multi-omics data integration and modeling predict cell-specific chemical proteomics and drug responses Drug-induced phenotypes result from biomolecular interactions across various levels of a biological system. Characterization of pharmacological action.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 4. 25.

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  CFAGO: cross-fusion of network and attributes based on attention mechanism for protein function prediction CFAGO: cross-fusion of network and attributes based on attention mechanism for protein function prediction | Bioinformatics | Oxford Academic (oup.com) 2023, Bioinformatics Bin Liu Group Abstract 단백질 기능 annotation 은 생물 현상을 이해하는데 있어서 필수적인데, 유전체 수준의 단백질-단백질 상호작용(PPI) 와 단백질의 생물학적 특징들은 단백질 기능을 annotation 하는데 풍부한 정보를 제공한다. PPI와 생물학적 특징들은 다른 관점에서 단백질 기능을 설명하는데, 이 둘을 연결시켜 단백질 기능을 예측하는 것은 쉽지 않다. 최근 Grap.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 4. 4.

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  Network‐based visualisation reveals new insights into transposable element diversity Network‐based visualisation reveals new insights into transposable element diversity | Molecular Systems Biology (embopress.org) 2021, Molecular Systems Biology Peter Sarkies Lab Abstact - 전이인자(TE)는 진핵생물의 유전체에 널리 분포해있지만, 종 간 구성은 다양하지만, 다양성을 이루는 인자들은 아직 많이 알려져있지 않음 - 전이인자의 진화를 이해하는것은 어려운데, 이는 전이인자의 서열이 빠르게 분화하고, conventional 하지 않은 방법인 horizontal gene transfer 를 통해서도 전파되기 때문 - 이 논문에서는 다른 유전체에서의 네트.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 3. 22.

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  Cell-to-cell and type-to-type heterogeneity of signaling networks: insights from the crowd Cell‐to‐cell and type‐to‐type heterogeneity of signaling networks: insights from the crowd Single Cell Signaling in Breast Cancer Challenge - syn20366914 - Wiki (synapse.org) Method Description 2021, Molecular systems biology Dream Challenge , Julio Saez-Rodriguez group Abstract Dream challenge : 의생명분야 국제대회. 여러 생명현상들에 대해 문제해결을 위한 대회. 기술의 발전은 개별 세포에서 많은 수의 단백질의 상태를 측정할 수 있게 해주는데, 이는 세포, 세포 특성까지 이.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 3. 20.

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  Network expansion of genetic associations defines a pleiotropy map of human cell biology Network expansion of genetic associations defines a pleiotropy map of human cell biology | Nature Genetics Nature Genetics, 2023 Pablo Porras & Pedro Beltrao Labs Abstract 상호작용하는 단백질은 비슷한 기능을 가지는 경향이 있으며, 이는 같은 기관적인 형질에도 영향을 미친다. 상호작용 네트워크는 GWAS 연구로부터 후보 형질-연관 유전자를 확장하는 데 사용될 수 있다. 이 연구에서는 1002개의 인간 형질에 대한 형질-연관 유전자의 네트워크 기반 확장을 통해 이것이 알려진 질병 유전자와 약물 타겟 유전자로까지 회복(recover) 될 수 있음을 보였다 (역주 : GWAS .. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 3. 7.

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  Network topology metrics explaining enrichment of hybrid epithelial/mesenchymal phenotypes in metastasis Network topology metrics explaining enrichment of hybrid epithelial/mesenchymal phenotypes in metastasis | PLOS Computational Biology Mohit Kumar Jolly Group 2022, PLOS Computational Biology Abstract EMT 및 MET은 전이의 특징임. 상피/중간엽(Hybrid E/M) 세포는 종종 순수한 E/M 세포보다 더 공격적이고 전이적임. 따라서 상피/중간엽(Hybrid E/M) 세포를 억제하는 메커니즘을 식별하는 것은 전이를 억제하는 데 유망할 수 있음 EMT/MET에 대한 다중 유전자 조절 네트워크(GRN) 기반 수학 모델이 최근 개발되었지만, 하이브리드 .. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 2. 17.

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  Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation | Nature Lilianna Solnica-Krezel & Samantha A. Morris Groups 2023, Nature Abstract Cell identity는 유전자-조절 네트워크로 대표되는 유전자 발현의 복잡한 조절에 의해 통제됨 이 논문에서는 single-cell multi omics 데이터를 사용하여 만들어진 유전자 조절 네트워크로 wildtype 데이터를 대상으로 하는 in silico transcription factor perturbations 을 수행하고 cell identity 의 변화되는 정도를 시뮬레이션함. 기계 학습 기반 접근법인.. 논문 리뷰/Systems biology 2023. 2. 14.

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  Common and species-specific molecular signatures, networks, and regulators of influenza virus infection in mice, ferrets, and humans Common and species-specific molecular signatures, networks, and regulators of influenza virus infection in mice, ferrets, and humans | Science Advances 인플루엔자 A 바이러스에 따른 분자적인 반응은 포유류 종 마다 다르다. 종특이적 혹은 보존된 분자적 반응을 찾기 위해, 우리는 인간, ferret, mice 로부터 얻어진 blood cells, primary epithelial cells, and lung tissues 의 전사체 데이터의 비교분석을 진행하였다. 인간에서의 분자적인 반응은 ferret 이나 mice 에서 관찰되지 않은 antigen processing을 가지고 있었다. .. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 10. 25.

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  Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients | Nature Communications Kunyoo Shin & Sanguk Kim Groups Nature communications, 2022 Introduction ICI 를 쓰는 것은 chemo 보다 부작용이 적고, 효과가 길게 감. 하지만 소수의 환자들만이 면역항암요법에 반응한다는 것이 한계임. 따라서 치료 전에 반응을 하는 환자군을 예측하기 위한 바이오마커를 알아내는 것이 중요함. 면역항암요법에 precision medicine 의 적용의 문제점 중 하나는 다른 암 환자군들에서 약물 반응을 예측하기 위해, 면역항암요법을 받은 .. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 7. 19.

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  Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer | Nature Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer | Nature Cancer immunoediting 은 암의 hallmark 임. 이는 림프구가 덜 immunogenic 한 clone 들을 주축으로 만들기 위해 ( dominate 하게 ) immunogenic 한 암세포를 죽이는 것을 말함. 이것이 자연적으로 일어나는지는 Mice 모델에서는 증명되었지만 아직 human cancer 에서는 밝혀지지 않음. 이 논문에서는 70 개의 인간 췌장암이 10년 이상 어떻게 진화되었는지 분석을 진행함. 돌연변이가 축적될 수 있는 시간이 많았음에도 불구하고 primary tumor 에서 t cell activity 가 높았던 췌장.. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 5. 22.

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  Drug target prioritization by perturbed gene expression and network information Drug target prioritization by perturbed gene expression and network information | Scientific Reports (nature.com) 2015, Scientific Reports Shroeder group Drug 는 타겟단백질에 붙어서 downstream effector 와 상호작용하여 결과적으로는 암세포의 전사체를 perturb 시킴. 이러한 perturbation 은 약물의 타겟같은 source 에 대한 정보를 제공함. 이 논문에서, 우리는 이러한 perturbation 과 단백질 상호작용 네트워크가 약물 타겟과 주요 pathway 들을 밝힐 수 있다는 것을 연구했음. CMap 에 있는 500여개 약물에 대한 systematic .. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 5. 16.

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  Stepwise-edited, human melanoma models reveal mutations’ effect on tumor and microenvironment Stepwise-edited, human melanoma models reveal mutations’ effect on tumor and microenvironment (science.org) Aviv Regev group 2022. Science 1. Barcoding + pooling -> scRNA-seq ; 2. Genotype 에 따른 cell state progression. 3. cNMF 로 expression program 을 7개로 나눔. 4. 각 cell state 별로 program usage , pseudobulk expression, 그에 따른 GSEA 결과. Tumor microenvironment 분석을 위해 mice model 에서 생성된 tumor 를 가지고 와서 sngle.. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 5. 14.