한셀 2014 다운로드

전통적인 „습식“ 실험실 방법 (분자 또는 세포 실험)은 인체에서 수천 개의 세포 유형이 확인 되었기 때문에 모든 인간 세포 유형의 유사성을 계산 하기 위한 요구 사항을 충족 시킬 수 없습니다 [10]. 예를 들어, 세포 온톨로지는 많은 종 사이에 다 수의 세포를 포함 하는 세포 들 사이의 관계를 제공 한다 [도 11[12]. 바이오 그리드 및 HPRD 데이터베이스는 [13, 14] 종의 규제 네트워크를 제공 합니다. 이 데이터는 세포 연결 및 글로벌 통로 기능을 나타내고 있지만 세포 관계를 퀀 타이 즈 하 고 셀 특정 규정을 구별 할 수 없습니다 [15]. 생물 정보학 방법은 유사성 계산에 필요 합니다. 성공적인 방법으로 Mogrify [16], 셀 네트 [18] 및 ViRBase [19]는 재프로그래밍 요인을 예측 하 고 세포 공학의 충실도를 평가할 수 있다. 전산 생물학을 위한 다른 관련 소프트 또는 데이터베이스도 있습니다 [21]. 그러나 이러한 예측은 셀 유형 숫자로 제한 되며 모든 인간 세포 유형 간의 유사성을 정확 하 게 계산할 수 없습니다. 또한, 이들 자원은 특정 발현 유전자 및 전사 인자 (TFs)에 의해 세포 유형을 예측할 수 없다. 면역 맥락에서 벌크 측정은 질병 발병 기 전과 면역에 대 한 현재 지식 대부분에 기여 했지만 플레이어의 상세한 그림을 보고 하는 데 실패 했습니다. 세포 대 세포 변이, 유전자 공동 조절 및 전사 네트워크는 모집단 분석을 통해 정확 하 게 유추할 수 없습니다. 면역 체계에서 세포는 매우 높은 수준의 이질성을 표시 하는 것으로 알려져 있으며, 유전자 발현 변동의 깊은 분석은 기본 및 임상 연구 모두에 대 한 광범위 한 의미와 매우 중요 합니다.

단일 셀 기술 분야에서 지난 몇 년 동안 만들어진 큰 진보에도 불구 하 고, 그 기술의 추가 개발은 모든 분자 사건의 더 세분화 된 사진을 얻기 위해 매우 도움이 될 것입니다 병 적 상태 또는 질병의 병 인. 특히, 비 폴 리아 데 실 화 RNA 및 마이크로 로르 Na 및 스몰 RNA 모두의 시퀀싱 능력은, 3 차원적으로 세포 위치와 전사체의 전사 프로 파일의 통합, 실험 절차와 전산 모두의 표준화 단일 세포 프로 파일링의 분석은 정상 상태 및 질병 메커니즘 모두에 대 한 심층 분석을 가능 하 게 하는 다음 중요 한 단계가 될 것입니다. 공초점 현미경의 제약은 샘플을 이미지화 할 수 있는 제한 된 깊이입니다. 포유류 세포가 스 캐 폴드의 내부를 향하여 이주 하는지 여부를 결정 하기 위해, 샘플을 고정, 동결 시킨 후, 상면에 수직으로 골절 시켰다.