Revista de Proteómica y Bioinformática
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abstracto

GraphBreak: herramienta para la medicina reguladora basada en la comunidad en red, coexpresión génica, análisis de desequilibrio de ligamiento, anotación funcional y Más

Abhishek Narain Singh*

La ciencia de las redes gráficas se está volviendo cada vez más popular, especialmente en la perspectiva de los grandes datos, donde la comprensión entidades individuales para roles funcionales individuales es complejo y requiere mucho tiempo. Es probable que cuando un conjunto de genes se regulado por un conjunto de variantes genéticas, el conjunto de genes se recluta para un propósito funcional común o relacionado. Agrupamiento y extraer comunidades de la red de asociaciones se vuelve fundamental para comprender la complejidad del sistema, por lo tanto priorizando genes para enfermedades y asociaciones funcionales. La carga de trabajo se reduce cuando se estudian las entidades de una en una. Para esto, presentamos GraphBreak, un conjunto de herramientas para la aplicación de detección comunitaria, como para la coexpresión de genes, interacción de proteínas, red de regulación, etc. Aunque desarrollado para el caso de uso de eQTLs regulador comunidad de red genómica, los resultados del estudio que se muestran con nuestro análisis con datos eQTL de muestra-GraphBreak pueden ser implementado para otros estudios si los datos de entrada se han alimentado en el formato requerido, que incluye, entre otros, la coexpresión de genes redes, red de interacción proteína-proteína, vía de señalización y red metabólica. salto de gráfico mostró un valor de caso de uso crítico en su análisis posterior para la asociación de enfermedades de las comunidades detectadas. Me caigo los pasos independientes de detección y análisis de la comunidad son una subparte paso a paso del algoritmo. GraphBreak puede ser considerado un nuevo algoritmo para la caracterización funcional basada en la comunidad. Combinación de varios algorítmicos. módulos de implementación en un solo script para este propósito ilustra la novedad de GraphBreak. Comparado a otro herramientas similares, con GraphBreak podemos detectar mejor las comunidades con una representación excesiva de sus genes miembros para asociación estadística con enfermedades, por lo tanto, genes diana que se pueden priorizar para el posicionamiento o reposicionamiento de fármacos según sea el caso.