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Cell 28건

  1. [해외논문]   New Flavors in Immunomodulation  

    Deguine, Jacques
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1553 - 1553 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

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    Fig. 1 이미지
  2. [해외논문]   The Ongoing Shakeup in Organelle Biology  


    Cell v.173 no.7 ,pp. 1557 - 1559 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    With the complexities of organelle communication and their dynamics under intense investigation, what are the new principles that are emerging, and where is the field headed? Cell ’s Robert Kruger recently discussed these questions with Erika Holzbaur, Jennifer Lippincott-Schwartz, and Ivan Dikic. Annotated excerpts from this conversation are presented below, and the full conversation is available with the article online.

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  3. [해외논문]   CRISPR Inspirations  


    Cell v.173 no.7 ,pp. 1560 - 1561 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    With the complexities of organelle communication and their dynamics under intense investigation, what are the new principles that are emerging, and where is the field headed? Cell ’s Robert Kruger recently discussed these questions with Erika Holzbaur, Jennifer Lippincott-Schwartz, and Ivan Dikic. Annotated excerpts from this conversation are presented below, and the full conversation is available with the article online.

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  4. [해외논문]   Visible Machine Learning for Biomedicine  

    Yu, Michael K. (Division of Genetics, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA ) , Ma, Jianzhu (Division of Genetics, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA ) , Fisher, Jasmin (Department of Biochemistry, University of Cambridge, Cambridge, UK ) , Kreisberg, Jason F. (Division of Genetics, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA ) , Raphael, Benjamin J. (Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA ) , Ideker, Trey (Division of Genetics, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1562 - 1565 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    A major ambition of artificial intelligence lies in translating patient data to successful therapies. Machine learning models face particular challenges in biomedicine, however, including handling of extreme data heterogeneity and lack of mechanistic insight into predictions. Here, we argue for “visible” approaches that guide model structure with experimental biology.

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  5. [해외논문]   Prospecting for Planarian Pluripotency  

    Rozario, Tania (Morgridge Institute for Research, Madison, WI, USA ) , Newmark, Phillip A. (Morgridge Institute for Research, Madison, WI, USA)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1566 - 1567 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    Planarians are renowned for extraordinary regenerative abilities that are driven by stem cells maintained throughout their lives. In this issue of Cell , Zeng et al. report the prospective isolation of planarian pluripotent stem cells. Their work opens new directions for understanding how these remarkable cells are established, maintained, and activated.

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  6. [해외논문]   Disease Heritability Studies Harness the Healthcare System to Achieve Massive Scale  

    Denny, Joshua C. (Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA ) , Mosley, Jonathan D. (Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1568 - 1570 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    Heritability studies are essential for defining genetic influences on disease risk and trait variability. Polubriaginof et al. show how massive amounts of data contained in electronic health records can be used for heritability studies on hundreds of phenotypes. Mining emergency contact information with comparison to existing gold standards showcases the broad utility of the approach.

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  7. [해외논문]   Sunlight Brightens Learning and Memory  

    Chantranupong, Lynne (Department of Neurobiology, Howard Hughes Medical Institute, Harvard Medical School, 220 Longwood Avenue, Boston, MA 02115, USA ) , Sabatini, Bernardo L. (Department of Neurobiology, Howard Hughes Medical Institute, Harvard Medical School, 220 Longwood Avenue, Boston, MA 02115, USA)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1570 - 1572 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    Sunlight can alter mood, behavior, and cognition, but the cellular basis of this phenomenon remains to be fully elucidated. In this issue of Cell , Zhu et al. shed light on a UV-dependent metabolic pathway that leads to increased synaptic release of glutamate and enhanced motor learning and memory in mice.

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  8. [해외논문]   Common Disease Is More Complex Than Implied by the Core Gene Omnigenic Model  

    Wray, Naomi R. (Institute for Molecular Bioscience, The University of Queensland, Brisbane, Australia ) , Wijmenga, Cisca (University of Groningen, University Medical Center Groningen, Department of Genetics, P.O. Box 30001, 9700 RB Groningen, Netherlands ) , Sullivan, Patrick F. (Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden ) , Yang, Jian (Institute for Molecular Bioscience, The University of Queensland, Brisbane, Australia ) , Visscher, Peter M. (Institute for Molecular Bioscience, The University of Queensland, Brisbane, Australia)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1573 - 1580 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    The evidence that most adult-onset common diseases have a polygenic genetic architecture fully consistent with robust biological systems supported by multiple back-up mechanisms is now overwhelming. In this context, we consider the recent “omnigenic” or “core genes” model. A key assumption of the model is that there is a relatively small number of core genes relevant to any disease. While intuitively appealing, this model may underestimate the biological complexity of common disease, and therefore, the goal to discover core genes should not guide experimental design. We consider other implications of polygenicity, concluding that a focus on patient stratification is needed to achieve the goals of precision medicine.

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  9. [해외논문]   Next-Generation Machine Learning for Biological Networks  

    Camacho, Diogo M. (Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard University, Boston, MA 02115, USA ) , Collins, Katherine M. (Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard University, Boston, MA 02115, USA ) , Powers, Rani K. (Computational Bioscience Program, Department of Pharmacology, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO 80045, USA ) , Costello, James C. (Computational Bioscience Program, Department of Pharmacology, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO 80045, USA ) , Collins, James J. (Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard University, Boston, MA 02115, USA)
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1581 - 1592 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    Machine learning, a collection of data-analytical techniques aimed at building predictive models from multi-dimensional datasets, is becoming integral to modern biological research. By enabling one to generate models that learn from large datasets and make predictions on likely outcomes, machine learning can be used to study complex cellular systems such as biological networks. Here, we provide a primer on machine learning for life scientists, including an introduction to deep learning. We discuss opportunities and challenges at the intersection of machine learning and network biology, which could impact disease biology, drug discovery, microbiome research, and synthetic biology.

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  10. [해외논문]   Prospectively Isolated Tetraspanin+ Neoblasts Are Adult Pluripotent Stem Cells Underlying Planaria Regeneration  

    Zeng, An (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Li, Hua (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Guo, Longhua (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Gao, Xin (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , McKinney, Sean (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Wang, Yongfu (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Yu, Zulin (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Park, Jungeun (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Semerad, Craig (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Ross, Eric (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Cheng, Li-Chun (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Davies, Erin (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Lei, Kai (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Wang, Wei (Stowers Institute for Medical Research, Kansas City, MO 64110, USA ) , Perera, Anoja (Stowers Institute for Medical Rese) , Hall, Kate , Peak, Allison , Box, Andrew , Sá , nchez Alvarado, Alejandro
    Cell v.173 no.7 ,pp. 1593 - 1608.e20 , 2018 , 0092-8674 ,

    초록

    Summary Proliferating cells known as neoblasts include pluripotent stem cells (PSCs) that sustain tissue homeostasis and regeneration of lost body parts in planarians. However, the lack of markers to prospectively identify and isolate these adult PSCs has significantly hampered their characterization. We used single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and single-cell transplantation to address this long-standing issue. Large-scale scRNA-seq of sorted neoblasts unveiled a novel subtype of neoblast (Nb2) characterized by high levels of PIWI-1 mRNA and protein and marked by a conserved cell-surface protein-coding gene, tetraspanin 1 ( tspan-1 ). tspan-1 -positive cells survived sub-lethal irradiation, underwent clonal expansion to repopulate whole animals, and when purified with an anti-TSPAN-1 antibody, rescued the viability of lethally irradiated animals after single-cell transplantation. The first prospective isolation of an adult PSC bridges a conceptual dichotomy between functionally and molecularly defined neoblasts, shedding light on mechanisms governing in vivo pluripotency and a source of regeneration in animals. Video Abstract Display Omitted Highlights piwi-1 RNA and protein expression defined spectrum of functional neoblast states scRNA-seq defined 12 neoblast sub-types; sub-type Nb2 contains pluripotent stem cells Transplantation of single TSPAN-1 + Nb2 cells rescued lethally irradiated animals Nb2 transcriptome differs during homeostasis, sublethal irradiation, and regeneration Graphical Abstract [DISPLAY OMISSION]

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