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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Jingkui Chen. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abusarah, J., Khodayarian, F., El-Hachem, N., Salame, N., Olivier, M., Balood, M., Roversi, K., Talbot, S., Bikorimana, J.-P., Chen, J., Jolicoeur, M., Trudeau, L.-É., Kamyabiazar, S., Annabi, B., Robert, F., Pelletier, J., El-Kadiry, A. E.-H., Shammaa, R., & Rafei, M. (2021). Engineering immunoproteasome-expressing mesenchymal stromal cells: A potent cellular vaccine for lymphoma and melanoma in mice. Cell Reports Medicine, 2(12), 100455 (27 pages). Lien externe
Arnold, E., Hammami, I., Chen, J., Gupte, S., Durocher, Y., & Jolicoeur, M. (2016). Overexpression of G6PDH does not affect the behavior of HEK-293 clones stably expressing interferon-α2b. AIMS Bioengineering, 3(3), 319-336. Disponible
Aucoin, M. G., McMurray-Beaulieu, V., Poulin, F., Boivin, E. B., Chen, J., Ardelean, F. M., Cloutier, M., Choi, Y. J., Míguez, C. B., & Jolicoeur, M. (2006). Identifying conditions for inducible protein production in E. coli: combining a fed-batch and multiple induction approach. Microbial Cell Factories, 5(1). Disponible
Bardyn, M., Chen, J., Dussiot, M., Crettaz, D., Schmid, L., Längst, E., Amireault, P., Tissot, J.-D., Jolicoeur, M., & Prudent, M. (2020). Restoration of physiological levels of uric acid and ascorbic acid reroutes the metabolism of stored red blood cells. Metabolites, 10(6), 226 (18 pages). Disponible
Claeyssen, É., Dorion, S., Clendenning, A., He, J. Z., Wally, O., Chen, J., Auslender, E. L., Moisan, M.-C., Jolicoeur, M., & Rivoal, J. (2013). The futile cycling of hexose phosphates could account for the fact that hexokinase exerts a high control on glucose phosphorylation but not on glycolytic rate in transgenic potato (solanum tuberosum) roots. PLOS One, 8(1), e53898. Disponible
Chen, J. (2004). In vivo ³¹P-NMR study of phosphate metabolism for Eschscholtzia californica using a small-scale perfused bioreactor [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Ghorbaniaghdam, A., Chen, J., Henry, O., & Jolicoeur, M. (2014). Analyzing Clonal Variation of Monoclonal Antibody-Producing CHO Cell Lines Using an In Silico Metabolomic Platform. PLOS One, 9(3). Disponible
Hammami, I., Chen, J., Murschel, F., Bronte, V., De Crescenzo, G., & Jolicoeur, M. (2012). Immunosuppressive activity enhances central carbon metabolism and bioenergetics in myeloid-derived suppressor cells in vitro models. BMC Cell Biology, 13(1). Disponible
Hammami, I., Bertrand, M., Chen, J., Bronte, V., De Crescenzo, G., & Jolicoeur, M. (2012). Nitric Oxide Affects Immune Cells Bioenergetics: Long-Term Effects of Nitric-Oxide Derivatives on Leukaemic Jurkat Cell Metabolism. Immunobiology, 217(8), 808-815. Lien externe
Hammami, I., Chen, J., Bronte, V., De Crescenzo, G., & Jolicoeur, M. (2011). Myeloid-derived suppressor cells exhibit two bioenergetic steady-states in vitro. Journal of Biotechnology, 152(1-2), 43-48. Lien externe
Laflaquière, B., Leclercq, G., Choey, C., Chen, J., Peres, S., Ito, C., & Jolicoeur, M. (2018). Identifying biomarkers of Wharton's Jelly mesenchymal stromal cells using a dynamic metabolic model: the cell passage effect. Metabolites, 8(1), 18. Disponible
Poliquin, P. O., Chen, J., Cloutier, M., Trudeau, L.-É., & Jolicoeur, M. (2013). Metabolomics and in-silico analysis reveal critical energy deregulations in animal models of Parkinson's disease. PLOS One, 8(7). Disponible
Ren, X., Chen, J., Deschênes, J.-S., Tremblay, R., & Jolicoeur, M. (2016). Glucose feeding recalibrates carbon flux distribution and favours lipid accumulation in Chlorella protothecoides through cell energetic management. Algal Research-Biomass Biofuels and Bioproducts, 14, 83-91. Lien externe
Robitaille, J., Chen, J., & Jolicoeur, M. (2015). A Single Dynamic Metabolic Model Can Describe mAb Producing CHO Cell Batch and Fed-Batch Cultures on Different Culture Media. PLOS One, 10(9). Disponible
Zhao, X., Kasbi, M., Chen, J., Pérès, S., & Jolicoeur, M. (2017). A dynamic metabolic flux analysis of ABE (acetone-butanol-ethanol) fermentation by Clostridium acetobutylicum ATCC 824, with riboflavin as a by-product. Biotechnology and Bioengineering, 114(12), 2907-2919. Lien externe
Zhao, X., Condruz, S., Chen, J., & Jolicoeur, M. (2016). A quantitative metabolomics study of high sodium response in Clostridium acetobutylicum ATCC 824 acetone-butanol-ethanol (ABE) fermentation. Scientific Reports, 6(1), 1-13. Disponible
