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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Tarashansky, Alexander J. [VerfasserIn]   i
 Musser, Jacob M [VerfasserIn]   i
 Khariton, Margarita [VerfasserIn]   i
 Li, Pengyang [VerfasserIn]   i
 Arendt, Detlev [VerfasserIn]   i
 Quake, Stephen R [VerfasserIn]   i
 Wang, Bo [VerfasserIn]   i
Titel:Mapping single-cell atlases throughout Metazoa unravels cell type evolution
Verf.angabe:Alexander J. Tarashansky, Jacob M. Musser, Margarita Khariton, Pengyang Li, Detlev Arendt, Stephen R. Quake, Bo Wang
E-Jahr:2021
Jahr:04 May 2021
Umfang:24 S.
Fussnoten:Gesehen am 01.03.2022
Titel Quelle:Enthalten in: eLife
Ort Quelle:Cambridge : eLife Sciences Publications, 2012
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:10(2021), Artikel-ID e66747, Seite 1-24
ISSN Quelle:2050-084X
Abstract:Comparing single-cell transcriptomic atlases from diverse organisms can elucidate the origins of cellular diversity and assist the annotation of new cell atlases. Yet, comparison between distant relatives is hindered by complex gene histories and diversifications in expression programs. Previously, we introduced the self-assembling manifold (SAM) algorithm to robustly reconstruct manifolds from single-cell data (Tarashansky et al., 2019). Here, we build on SAM to map cell atlas manifolds across species. This new method, SAMap, identifies homologous cell types with shared expression programs across distant species within phyla, even in complex examples where homologous tissues emerge from distinct germ layers. SAMap also finds many genes with more similar expression to their paralogs than their orthologs, suggesting paralog substitution may be more common in evolution than previously appreciated. Lastly, comparing species across animal phyla, spanning sponge to mouse, reveals ancient contractile and stem cell families, which may have arisen early in animal evolution.
DOI:doi:10.7554/eLife.66747
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: https://doi.org/10.7554/eLife.66747
 DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.66747
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:cell type evolution
 contractile cells
 gene expression program
 gene orthology
 single-cell atlas
 stem cells
K10plus-PPN:1794112022
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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