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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
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 Online-Ressource
Verfasst von:Kreis, Julian [VerfasserIn]   i
 Nedić, Boro [VerfasserIn]   i
 Mazur, Johanna [VerfasserIn]   i
 Urban, Miriam [VerfasserIn]   i
 Schelhorn, Sven-Eric [VerfasserIn]   i
 Grombacher, Thomas [VerfasserIn]   i
 Geist, Felix [VerfasserIn]   i
 Brors, Benedikt [VerfasserIn]   i
 Zühlsdorf, Michael [VerfasserIn]   i
 Staub, Eike [VerfasserIn]   i
Titel:RosettaSX
Titelzusatz:reliable gene expression signature scoring of cancer models and patients
Verf.angabe:Julian Kreis; Boro Nedić; Johanna Mazur; Miriam Urban; Sven-Eric Schelhorn; Thomas Grombacher; Felix Geist; Benedikt Brors; Michael Zühlsdorf; Eike Staub
E-Jahr:2021
Jahr:25 September 2021
Umfang:9 S.
Fussnoten:Gesehen am 18.11.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Neoplasia
Ort Quelle:Basingstoke : Stockton Press, 1999
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:23(2021), 11 vom: Nov., Seite 1069-1077
ISSN Quelle:1476-5586
Abstract:Gene expression signatures have proven their potential to characterize important cancer phenomena like oncogenic signaling pathway activities, cellular origins of tumors, or immune cell infiltration into tumor tissues. Large collections of expression signatures provide the basis for their application to data sets, but the applicability of each signature in a new experimental context must be reassessed. We apply a methodology that utilizes the previously developed concept of coherent expression of genes in signatures to identify translatable signatures before scoring their activity in single tumors. We present a web interface (www.rosettasx.com) that applies our methodology to expression data from the Cancer Cell Line Encyclopaedia and The Cancer Genome Atlas. Configurable heat maps visualize per-cancer signature scores for 293 hand-curated literature-derived gene sets representing a wide range of cancer-relevant transcriptional modules and phenomena. The platform allows users to complement heatmaps of signature scores with molecular information on SNVs, CNVs, gene expression, gene dependency, and protein abundance or to analyze own signatures. Clustered heatmaps and further plots to drill-down results support users in studying oncological processes in cancer subtypes, thereby providing a rich resource to explore how mechanisms of cancer interact with each other as demonstrated by exemplary analyses of 2 cancer types.
DOI:doi:10.1016/j.neo.2021.08.005
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1016/j.neo.2021.08.005
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1476558621000750
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neo.2021.08.005
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Analyses
 Cancer expression profiling
 Cancer subtypes
 Gene expression signature
 Multiomics Analyses
 Web service
K10plus-PPN:1777967384
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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