Informační systém výzkumu,
vývoje a inovací

Rejstřík informací o výsledcích

Jednoduché vyhledávání

Zpět na hledáníNormalizing for Individual Cell Population Context in the Analysis of High-Content Cellular Screens (2011)výskyt výsledku

Identifikační kód RIV/00216224:14330/11:00054378
Název v anglickém jazyce Normalizing for Individual Cell Population Context in the Analysis of High-Content Cellular Screens
Druh J - Recenzovaný odborný článek (Jimp, Jsc a Jost)
Poddruh -
Jazyk eng - angličtina
Obor - skupina B - Fyzika a matematika
Obor BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Rok uplatnění 2011
Kód důvěrnosti údajů S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku 1
Počet tvůrců celkem 11
Počet domácích tvůrců 1
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců Petr Matula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 8544212)
Ralf Bartenschlager (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Marco Binder (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Roland Eils (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Hoger Erfle (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Lars Kaderali (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Narsis A Kiani (státní příslušnost: IR - Íránská islámská republika)
Bettina Knapp (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Anil Kumar (státní příslušnost: IN - Indická republika)
Ilka Rebhan (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Karl Rohr (státní příslušnost: DE - Spolková republika Německo)
Popis výsledku v anglickém jazyce We present a method that normalizes and statistically scores microscopy based RNAi screens, exploiting individual cell information of hundreds of cells per knockdown. Each cell?s individual population context is employed in normalization. We present results on two infection screens for hepatitis C and dengue virus, both showing considerable effects on observed phenotypes due to population context. In addition, we show on a nonvirus screen that these effects can be found also in RNAi data in the absenceof any virus. Using our approach to normalize against these effects we achieve improved performance in comparison to an analysis without this normalization and hit scoring strategy. Furthermore, our approach results in the identification of considerablymore significantly enriched pathways in hepatitis C virus replication than using a standard analysis approach.
Klíčová slova oddělená středníkem high-content screening; normalization; cell-based analysis
Stránka www, na které se nachází výsledek http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3259109/pdf/1471-2105-12-485.pdf
Odkaz na údaje z výzkumu -

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název periodika BMC Bioinformatics
ISSN 1471-2105
e-ISSN -
Svazek periodika 12
Číslo periodika v rámci uvedeného svazku 485
Stát vydavatele periodika GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku 14
Strana od-do 1-14
Kód UT WoS článku podle Web of Science -
EID výsledku v databázi Scopus -
Způsob publikování výsledku -
Předpokládaný termín zveřejnění plného textu výsledku -

Ostatní informace o výsledku

Předkladatel Masarykova univerzita / Fakulta informatiky
Dodavatel MSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru 2012
Specifikace RIV/00216224:14330/11:00054378!RIV12-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku 07.05.2012
Kontrolní číslo 13244704

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu 2B 2B06052 - Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (2006 - 2011)
Výzkumný záměr podporovaný MŠMT MSM0021622419 - Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy (2005 - 2011)
Vyhledávání ...