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Genomic Approach to Asthma -

Genomic Approach to Asthma (eBook)

Xiangdong Wang, Zhihong Chen (Herausgeber)

eBook Download: PDF
2018 | 1st ed. 2018
XVI, 385 Seiten
Springer Singapore (Verlag)
978-981-10-8764-6 (ISBN)
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This volume in the series, Translational Bioinformatics, provides an up-to-date overview of genomic approaches to asthma. By applying unbiased '-omics' combined with disease-focused and hypothesis-driven approaches, it enhances readers' understanding of the asthma endotype.


Furthermore, it elucidates how progress in -omics research, such as 'genomic,' 'transcriptomic,' 'protomic,' and 'metabolomic,' is applied in asthma, and reports on the related series of important breakthroughs in asthma development, classification, prevention and drug sensitivity. Also covering systems biology knowledge and methodologies, computational models and biostatistical methods to analyze big data, this book provides a valuable resource for scientists and researchers in the field of asthma and respiratory diseases.



Dr. Xiangdong Wang is Distinguished Professor at Zhongshan Hospital Fudan University; 

Dr. Zhihong Chen is Associate Director of Chronic Airway Diseases, Respiratory Division, Zhongshan Hospital, Fudan University.

This volume in the series, Translational Bioinformatics, provides an up-to-date overview of genomic approaches to asthma. By applying unbiased "e;-omics"e; combined with disease-focused and hypothesis-driven approaches, it enhances readers' understanding of the asthma endotype. Furthermore, it elucidates how progress in -omics research, such as "e;genomic,"e; "e;transcriptomic,"e; "e;protomic,"e; and "e;metabolomic,"e; is applied in asthma, and reports on the related series of important breakthroughs in asthma development, classification, prevention and drug sensitivity. Also covering systems biology knowledge and methodologies, computational models and biostatistical methods to analyze big data, this book provides a valuable resource for scientists and researchers in the field of asthma and respiratory diseases.

Dr. Xiangdong Wang is Distinguished Professor at Zhongshan Hospital Fudan University; Dr. Zhihong Chen is Associate Director of Chronic Airway Diseases, Respiratory Division, Zhongshan Hospital, Fudan University.

Chapter 1: Omics approaches: a useful tool in asthma precision medicine (Zhihong Chen).- Chapter 2: The next generation sequencing (NGS) of asthma genetics (Li Li).- Chapter 3: GWAS Era and Its Research Progress and Clinical Applications in Asthma (Xiaojing Liu).- Chapter 4: Transcriptome measurement of asthma (Zhihong Chen).- Chapter 5: Epigenetics and epigenomic studies in asthma (Hong Ji).- Chapter 6: Protein and post translational modification in asthma (Akram Safaie).- Chapter 7: Metabolomics as a novel diagnostic approach for asthma (B. Fatemeh Nobakht).- Chapter 8: Understanding and Diagnosing Asthma and COPD by Metabolomics (Wanxing Eugene Ho).- Chapter 9: MicroRNA and its Application in Asthma Studies (Fang Chen).- Chapter 10: Pharmacogenetic study in asthma (Quan-Jun Yang).- Chapter 11: Crosstalk between Alveolar Epithelial Cells and Macrophages in Asthma (Zhilong Jiang).- Chapter 12: HAT-HDAC system in asthma (Xiaoru Sun).- Chapter 13: Data Science for Asthma Study (Xian Yang).- Chapter 14: Biological Databases (Reyhaneh Farrokhi Yekta).- Chapter 15: Biostatistics, data mining and computational modeling (Jie Zhang).- Chapter 16: Application of bioinformatics to Asthma (Aiping Lu).- Chapter 17: asthma precision (Fang Chen).

Erscheint lt. Verlag 12.6.2018
Reihe/Serie Translational Bioinformatics
Translational Bioinformatics
Zusatzinfo XVI, 385 p. 76 illus., 49 illus. in color.
Verlagsort Singapore
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Medizinische Fachgebiete Innere Medizin Pneumologie
Studium 1. Studienabschnitt (Vorklinik) Physiologie
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
Schlagworte allergic disease • Asthma Genetics • Epigenomics Study in Asthma • Pharmacogenetic Study in Asthma • Precision medicine
ISBN-10 981-10-8764-4 / 9811087644
ISBN-13 978-981-10-8764-6 / 9789811087646
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