Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARRS

Aplikacija sekvenciranja posameznih celic in strojnega učenja v biologiji mlečne žleze

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
4.06.00  Biotehnika  Biotehnologija   

Koda Veda Področje
4.04  Kmetijske vede in veterina  Kmetijska biotehnologija 
Ključne besede
epigenetika, laktacija, mlečna žleza, sekvenciranje posameznih celic, strojno učenje, transkriptom
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Upoš. tč.
8.755,57
A''
1.743,82
A'
3.661,49
A1/2
5.038,81
CI10
10.381
CImax
589
h10
44
A1
28,37
A3
14,93
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 21. marec 2023; A3 za obdobje 2017-2021
Podatki za razpise ARRS ( 04.04.2019 - Programski razpis, arhiv )
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  502  11.563  10.138  20,2 
Scopus  613  15.320  13.465  21,97 
Raziskovalci (20)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  53798  Jure Brence  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  20 
2.  36220  dr. Martin Breskvar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  31 
3.  55967  Mateja Dolinar  Živalska produkcija in predelava  Raziskovalec  2022 - 2023  11 
4.  05098  dr. Peter Dovč  Biotehnologija  Vodja  2021 - 2023  908 
5.  11130  dr. Sašo Džeroski  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  1.164 
6.  56464  Tamara Ferme  Živalska produkcija in predelava  Tehnični sodelavec  2022 - 2023  16 
7.  57060  Boštjan Gec  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2023  4 
8.  55951  Kaja Kajtna    Tehnični sodelavec  2022 - 2023  1 
9.  08405  dr. Marija Klopčič  Živalska produkcija in predelava  Raziskovalec  2021 - 2023  694 
10.  31050  dr. Dragi Kocev  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  192 
11.  35470  dr. Jurica Levatić  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2023  38 
12.  05008  dr. Mojca Narat  Biotehnologija  Raziskovalec  2021 - 2023  675 
13.  28505  dr. Jernej Ogorevc  Živalska produkcija in predelava  Raziskovalec  2021 - 2023  121 
14.  27759  dr. Panče Panov  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  133 
15.  38206  dr. Matej Petković  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  58 
16.  34333  dr. Tine Pokorn  Rastlinska produkcija in predelava  Raziskovalec  2021 - 2023  38 
17.  57192  Sintija Stevanoska  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2023  0 
18.  39597  dr. Jovan Tanevski  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  33 
19.  55503  Anja Tanšek    Tehnični sodelavec  2022 - 2023  15 
20.  32581  dr. Minja Zorc  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  153 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  85.565 
2.  0481  Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta  Ljubljana  1626914  64.462 
Povzetek
Mlečna žleza je visoko specializiran organ pri sesalcih, ki ima zelo pomembno vlogo pri reprodukciji in je bistvenega pomena za ekonomično proizvodnjo mleka v kmetijstvu. Zmogljivost proizvodnje mleka krav molznic nekajkrat presega prehranske potrebe teleta in predstavlja edinstveno proizvodno lastnost, ki so jo učinkovito izboljšali s klasičnimi selekcijskimi pristopi. Zato je laktacija pri govedu idealen model za preučevanje biologije laktacije z namenom odkrivanja mehanističnih osnov te kompleksne lastnosti na celični ravni, ki lahko poemembno prispeva k temeljnemu znanju o biologiji laktacije. V zadnjem času je možno namesto obsežnih RNA transkriptomov različnih tipov celic raziskovati transkriptome na ravni posameznih celic. Raziskave epitelijskih celic mlečne žleze na ravni posameznih celic pri miši in človeku so razkrile mnogo večjo heterogenost populacije epitelijskih celic mlečne žleze, kot so kazale predhodne raziskave. Doslej ni bil izveden noben poskus za profiliranje izražanja celic mlečne žleze pri govedu z uporabo pristopa sekvenciranja RNA posameznih celic (scRNA-Seq), prav tako ni bil raziskan transkriptom mleka na ravni posameznih celic. V okviru tega projekta bomo uporabili scRNA-Seq za karakterizacijo profilov izražanja, značilnih za posamezne tipe celic mlečne žleze, ter za določanje različnih tipov celic na podlagi celično specifičnih transkripcijskih profilov. Ta pristop nam bo omogočil identificirati celični izvor za več sestavin mleka, katerih izvor trenutno še ni poznan. Z analizo velikega števila celic različnih živali bomo skušali pokriti medcelične razlike in vpliv različnih genetskih ozadij na transkriptom posamezne celice. Nadaljnja analiza transkriptomskih podatkov bo omogočila identifikacijo regulatornih elementov (transkripcijski faktorj, predikcija vezavnih mest za transkripcijske faktorje mlečne žleze, ipd.). Z medvrstno primerjavo transkriptomskih profilov bomo skušali identificirati splošno in vrstno specifično izražene gene. Podatki o transkriptomih posameznih celic označujejo žive sisteme z izjemno visoko ločljivostjo, vendar so zelo razpršeni in z veliko eksperimentalnega šuma. Podatki scRNA-seq imajo potencial za odkrivanje novih vpogledov v kompleksne biološke sisteme, odpirajo pa tudi nekaj novih algoritmičnih izzivov. Za reševanje problemov, povezanih z analizo podatkov scRNA-Seq, in integracijo transkriptomskih podatkov s podatki o strukturi kromatina, pridobljenih s scATAC-Seq, bomo uporabili metode strojnega učenja.
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno