À Propos
Regev est une sommité dans le déchiffrement des circuits moléculaires qui régissent les cellules, les tissus et les organes dans la santé et la maladie. Son laboratoire a mis au point des méthodes expérimentales et computationnelles fondamentales dans le domaine de la génomique de la cellule unique, afin de mieux comprendre la fonction des cellules et des tissus dans la santé et la maladie, y compris les maladies autoimmunes, l’inflam
Prix
- Prix Ernst Schering, 2021
- Prix Vanderbilt, 2021
- Membre, US National Academy of Medicine, 2020
- Prix Keio en science médicale, 2020
- Prix Lurie en sciences biomédicales, 2020
- Membre, US National Academy of Sciences, 2019
Publications Pertinentes
- Comiter C., Vaishnav E.D., Ciampricotti M., Li B., Yang Y., Rodig S.J., Turner M., Pfaff K. L., Jané-Valbuena J., Slyper M., Waldman J., Vigneau S., Wu J., Blosser R. R., Segerstolpe Å., Abravanel D., Wagle N., Zhuang X., Rudin C.M., Klughammer J., Rozenblatt-Rosen O., Kobayash-Kirschvink K.J., Shu J., Regev A. (2023). Inference of single cell profiles from histology stains with the Single-Cell omics from Histology Analysis Framework (SCHAF). bioRxiv 2023.03.21.533680; doi: https://doi.org/10.1101/2023.03.21.533680
- Jerby-Arnon L., Regev A. (2022). DIALOGUE maps multicellular programs in tissue from single-cell or spatial transcriptomics data. Nature Biotechnology. doi: 10.1038/s41587-022-01288-0. PMID: 35513526.
- Kobayashi-Kirschvink KJ, Gaddam S, James-Sorenson T, Grody E, Ounadjela JR, Ge B, Zhang K, Kang JW, Xavier R, So PT, Biancalani T, Shu J, Regev A (2021). Raman2RNA: Live-cell label-free prediction of single-cell RNA expression profiles by Raman microscopy. bioRxiv doi: 10.1101/2021.11.30.470655.