a 2008

Gene Expression differences in bone marrow hematoietic stem cell subpopulation

KOUTNÁ, Irena

Základní údaje

Originální název

Gene Expression differences in bone marrow hematoietic stem cell subpopulation

Název česky

Rozdíly genové exprese subpopulací hematopoetických kmenových buněk kostní dřeně

Autoři

Vydání

3rd ESF functional genomics conference, 2008

Další údaje

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

Klíčová slova anglicky

CD34+ selection, Lin- selection, cDNA microarrays, hematopoietic stem cell
Změněno: 15. 1. 2009 14:10, doc. RNDr. Irena Koutná, Ph.D.

Anotace

V originále

The gene expression profile of different hematopoietic stem cell (HSCs) subpopulations and the evaluation of correlation with their biological function is still poorly described problem. In order to bring a new information to this very important research area we used cDNA large-scale (19200 ESTs) microarrays technology for expression profiling of three hematopoietic stem cells enriched populations of human bone marrow. In our experiments we evaluated bone marrow HSCs obtained using the following three methods. (i) FACS CD34+ separation, (ii) immunomagnetic CD34+ separation and (iii) Lin- immunomagnetic separation.

Návaznosti

MSM0021622430, záměr
Název: Funkční a molekulární charakteristiky nádorových a normálních kmenových buněk - identifikace cílů pro nová terapeutika a terapeutické strategie
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Funkční a molekulární charakteristiky nádorových a normálních kmenových buněk - identifikace cílů pro nová terapeutika a terapeutické strategie
2B06052, projekt VaV
Název: Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (Akronym: Biomarker)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů