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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Dimitrov, Daniel [VerfasserIn]   i
 Schäfer, Philipp [VerfasserIn]   i
 Farr, Elias [VerfasserIn]   i
 Rodriguez Mier, Pablo [VerfasserIn]   i
 Lobentanzer, Sebastian [VerfasserIn]   i
 Badia-i-Mompel, Pau [VerfasserIn]   i
 Dugourd, Aurélien [VerfasserIn]   i
 Tanevski, Jovan [VerfasserIn]   i
 Ramirez Flores, Ricardo O. [VerfasserIn]   i
 Sáez Rodríguez, Julio [VerfasserIn]   i
Titel:LIANA+ provides an all-in-one framework for cell-cell communication inference
Verf.angabe:Daniel Dimitrov, Philipp Sven Lars Schäfer, Elias Farr, Pablo Rodriguez-Mier, Sebastian Lobentanzer, Pau Badia-i-Mompel, Aurelien Dugourd, Jovan Tanevski, Ricardo Omar Ramirez Flores & Julio Saez-Rodriguez
E-Jahr:2024
Jahr:02 September 2024
Umfang:30 S.
Fussnoten:Gesehen am 07.10.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Nature cell biology
Ort Quelle:New York, NY : Nature America, 1999
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:26(2024), 9, Seite 1613-1622
ISSN Quelle:1476-4679
Abstract:The growing availability of single-cell and spatially resolved transcriptomics has led to the development of many approaches to infer cell-cell communication, each capturing only a partial view of the complex landscape of intercellular signalling. Here we present LIANA+, a scalable framework built around a rich knowledge base to decode coordinated inter- and intracellular signalling events from single- and multi-condition datasets in both single-cell and spatially resolved data. By extending and unifying established methodologies, LIANA+ provides a comprehensive set of synergistic components to study cell-cell communication via diverse molecular mediators, including those measured in multi-omics data. LIANA+ is accessible at https://github.com/saezlab/liana-pywith extensive vignettes (https://liana-py.readthedocs.io/) and provides an all-in-one solution to intercellular communication inference.
DOI:doi:10.1038/s41556-024-01469-w
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.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1038/s41556-024-01469-w
 kostenfrei: Volltext: https://www.nature.com/articles/s41556-024-01469-w
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41556-024-01469-w
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Cellular signalling networks
 Computer modelling
K10plus-PPN:1904923941
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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