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Originaltitel:
Identification of Transcriptional Networks Governing Embryonic Lung Development via Directed Differentiation of Human Pluripotent Stem Cells
Übersetzter Titel:
Identifizierung von Transkriptionsnetzwerken bei der embryonalen Lungenentwicklung mittels gezielter Differenzierung humaner pluripotenter Stammzellen
Autor:
Ori, Chaido
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Medizin
Betreuer:
Lickert, Heiko (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lickert, Heiko (Prof. Dr.); Wurst, Wolfgang (Prof. Dr.); Floss, Thomas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MED Medizin
Stichworte:
human pluripotent stem cells, lung development, lung progenitor cell, endoderm, stem cell differentiation, single-cell RNA sequencing
Übersetzte Stichworte:
humane pluripotente Stammzellen, Lungenentwicklung, Lungenvorläuferzelle, Entoderm, Stammzelldifferenzierung, Einzelzell-RNA-Sequenzierung
TU-Systematik:
MED 580
Kurzfassung:
This thesis describes the transcriptional roadmap governing human lung specification during embryonic development. Human pluripotent stem cells were differentiated towards lung epithelial cells in vitro and profiled using single-cell RNA sequencing. The high temporal resolution and single-cell depth uncovered cellular heterogeneity, lineage commitment, and signaling pathways, allowing the reconstruction of a developmental trajectory that distinguishes lung from other related lineages.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit beschreibt die zeitliche Abfolge der Transkriptionsaktivität während der Entwicklung menschlicher Lungenvorläuferzellen. Hierzu wurden humane pluripotente Stammzellen zielgerichtet in Lungenepithelzellen differenziert und sequenziert, um die differentielle Genexpression zu charakterisieren. Die hohe zeitliche Auflösung der Einzelzellanalyse zeigt hierbei zelluläre Heterogenität, Linienbindungen und Signalwege auf und ermöglicht die Rekonstruktion des Entwicklungsverlaufs, der Lungen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1632909
Eingereicht am:
03.03.2022
Mündliche Prüfung:
07.11.2022
Dateigröße:
7885212 bytes
Seiten:
133
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221107-1632909-1-4
Letzte Änderung:
28.02.2023
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