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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Heigwer, Florian [VerfasserIn]   i
 Scheeder, Christian [VerfasserIn]   i
 Bageritz, Josephine [VerfasserIn]   i
 Yousefian, Schayan [VerfasserIn]   i
 Rauscher, Benedikt [VerfasserIn]   i
 Laufer, Christina [VerfasserIn]   i
 Beneyto-Calabuig, Sergi [VerfasserIn]   i
 Funk, Maja C. [VerfasserIn]   i
 Peters, Vera [VerfasserIn]   i
 Boulougouri, Maria [VerfasserIn]   i
 Bilanovic, Jana [VerfasserIn]   i
 Miersch, Thilo [VerfasserIn]   i
 Schmitt, Barbara [VerfasserIn]   i
 Blass, Claudia [VerfasserIn]   i
 Port, Fillip [VerfasserIn]   i
 Boutros, Michael [VerfasserIn]   i
Titel:A global genetic interaction network by single-cell imaging and machine learning
Verf.angabe:Florian Heigwer, Christian Scheeder, Josephine Bageritz, Schayan Yousefian, Benedikt Rauscher, Christina Laufer, Sergi Beneyto-Calabuig, Maja Christina Funk, Vera Peters, Maria Boulougouri, Jana Bilanovic, Thilo Miersch, Barbara Schmitt, Claudia Blass, Fillip Port, and Michael Boutros
E-Jahr:2023
Jahr:April 27, 2023
Umfang:23 S.
Fussnoten:Gesehen am 14.07.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Cell systems
Ort Quelle:Maryland Heights, MO : Elsevier, 2015
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:14(2023,5) Seite 346-362, e1-e6, 23 Seiten
ISSN Quelle:2405-4720
Abstract:Cellular and organismal phenotypes are controlled by complex gene regulatory networks. However, reference maps of gene function are still scarce across different organisms. Here, we generated synthetic genetic interaction and cell morphology profiles of more than 6,800 genes in cultured Drosophila cells. The resulting map of genetic interactions was used for machine learning-based gene function discovery, assigning functions to genes in 47 modules. Furthermore, we devised Cytoclass as a method to dissect genetic interactions for discrete cell states at the single-cell resolution. This approach identified an interaction of Cdk2 and the Cop9 signalosome complex, triggering senescence-associated secretory phenotypes and immunogenic conversion in hemocytic cells. Together, our data constitute a genome-scale resource of functional gene profiles to uncover the mechanisms underlying genetic interactions and their plasticity at the single-cell level.
DOI:doi:10.1016/j.cels.2023.03.003
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/10.1016/j.cels.2023.03.003
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405471223000790
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cels.2023.03.003
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:gene-function relationship
 genetic epistasis
 genome
 machine learning
 phenotypic profiling
 single-cell phenotyping
 synthetic genetic interaction
K10plus-PPN:1852678011
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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