数据驱动的多细胞系统生物学系列

客座编辑：Paul Macklin

鉴于数十年的研究揭示了细胞大多数分子部分的特征，包括人类基因组，人们的兴趣已经扩展到细胞动力学和细胞内的相互作用，如系统生物学。然而，许多调节回路超越了单个细胞，涉及多个细胞及其环境之间的动态、复杂的串扰，包括组织生物力学——多细胞系统生物学的系统生物学的延伸。随着越来越复杂的实验，再加上大规模的计算模型，该社区有潜力系统地测试生物假说，以加深我们对多细胞系统的理解；然而，围绕再现性存在挑战。

Giga科学很荣幸推出一个新的主题系列，“数据驱动的多细胞系统生物学”。这个综合性和前瞻性的系列将突出新的进展、应用和挑战，并有助于改善多细胞系统生物领域内外的数据共享和再现性。

主题包括但不限于：

利用多细胞数据进行建模和仿真
高通量显微镜（例如多孔板）和相关图像处理
应用于多细胞系统的数学模型
大型多细胞数据的机器学习和计算分析技术及结果
旨在提高可重复性和互操作性的新开放工具
数据标准，包括本体和管理
新的大型多细胞数据集（例如，多路图像数据）
多细胞系统生物学和工程的开放存储库
虚拟机和容器

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研究

胰腺导管腺癌的可推广数据驱动多细胞模型

机械模型与相关数据相结合，可以提高我们对癌症中发现的重要分子和细胞机制的认识。这些模型使预测组织对药物治疗的反应成为可能，这可以导致新的治疗方法和改善患者的预后。在这里，我们提出了一个数据驱动的多尺度建模框架，以研究肿瘤微环境中发现的肿瘤、基质细胞和免疫细胞之间的分子相互作用。。。

鲍里斯·阿吉拉尔（Boris Aguilar）；大卫·L·吉布斯；David J Reiss；等。

Giga科学
发布日期：2020年7月22日

研究

数据驱动的多细胞系统生物学面临的关键挑战

越来越复杂的实验，再加上大规模的计算模型，有可能系统地测试生物假说，以推动我们对多细胞系统的理解。在这篇简短的综述中，我们探讨了实现健壮、可重复数据驱动的多细胞系统生物学必须克服的关键挑战。如果这些挑战能够得到解决，我们就可以超越目前孤立的工具和数据集的状态，发展成为由互操作数据、软件实用程序和计算建模平台组成的社区驱动的生态系统。我们可以取得进展，但需要社区（和财政）的承诺。。。

保罗·麦克林

Giga科学
发布日期：2019年10月24日

研究

肠道免疫反应的高分辨率计算模型

幽门螺杆菌在1%至2%的病例中会导致胃癌，但也有助于防止过敏和胃食管疾病。估计85%幽门螺杆菌–殖民者没有受到不利影响。为了研究促进宿主对胃肠粘膜细菌耐受的机制和系统调节作用，我们研究了由幽门螺杆菌使用高性能计算驱动的ENteric Immunity SImulator多尺度模型。。。

梅格纳·维尔玛（Meghna Verma）；Josep Bassaganya-Riera；Andrew Leber；等。

Giga科学
发布日期：2019年6月11日

研究

模拟微环境中的基因型以预测单细胞和多细胞行为

细胞的表型是基因型与周围环境相互作用产生的一组可观察特征，决定了细胞的行为。破译基因型-表型关系对于理解正常和疾病生物学至关重要。分子通路的分析为这种理解提供了一个宝贵的工具；然而，它通常不考虑物理微环境，这是表型的关键决定因素。。。

Dimitrios Voukantsis；肯尼思·卡恩（Kenneth Kahn）；马丁·哈德利；等。

Giga科学
发布日期：2019年1月31日

数据驱动的多细胞系统生物学系列