NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
İnsan hastalığı transkriptomunun moleküler çalışmaları tipik olarak, sağlıklı kontrollere kıyasla, hasta bireylerde ekspresyonu önemli ölçüde düzensiz olan genleri araştırmayı içerir. Son zamanlarda yapılan çalışmalar, insan hastalıklarına bağlı yollardaki genlerin sadece az bir kısmının hasta bireylerde tutarlı bir disregülasyon gösterdiğini bulmuştur. Bununla birlikte, bu çalışmalar, bazı yol genlerinin çoğu hasta bireyde etkilendiğini, ancak genlerin bireyler arasında farklılık gösterebileceğini bulmuştur. Bir yol genellikle belirli bir işlevi paylaştığı bilinen bir dizi gen olarak tanımlanırken, yol sınırlarının atanması genellikle zordur ve bu tanıma dayanan yöntemler yeni yollar keşfedemez. Protein etkileşim ağları potansiyel olarak bu sorunların üstesinden gelmek için kullanılabilir.Metodoloji/ilkel bulgularDeGAS (DysrEgulated Gene set Analysis via Subnetworks), bir hastalığın örneklerinde düzensiz olan genler için önemli ölçüde zenginleştirilmiş bağlı gen alt ağlarını tanımlamak için bir yöntem sunarız. DEGAS'ı yedi insan hastalığına uyguladık ve hastalıkların ayırt edici özellikleriyle zenginleştirilmiş kompakt yollarda ev sahipliği yapan istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde ettik. Parkinson hastalığında, mRNA ekleme, hücre proliferasyonu ve 14-3-3 kompleksinin hastalık ilerlemesine dahil edilmesi için yeni kanıtlar sunuyoruz. DEGAS, MATISSE yazılım paketinin (http://acgt.cs.tau.ac.il/matisse) bir parçası olarak mevcuttur. DEGAS tarafından tanımlanan alt ağlar, hastalığın tanı için potansiyel olarak yararlı bir imzası sağlayabilir, hastalıktan etkilenen olası yolları tespit edebilir ve ilaç müdahalesi için hedefler önerebilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundMolecular studies of the human disease transcriptome typically involve a search for genes whose expression is significantly dysregulated in sick individuals compared to healthy controls. Recent studies have found that only a small number of the genes in human disease-related pathways show consistent dysregulation in sick individuals. However, those studies found that some pathway genes are affected in most sick individuals, but genes can differ among individuals. While a pathway is usually defined as a set of genes known to share a specific function, pathway boundaries are frequently difficult to assign, and methods that rely on such definition cannot discover novel pathways. Protein interaction networks can potentially be used to overcome these problems.Methodology/principal findingsWe present DEGAS (DysrEgulated Gene set Analysis via Subnetworks), a method for identifying connected gene subnetworks significantly enriched for genes that are dysregulated in specimens of a disease. We applied DEGAS to seven human diseases and obtained statistically significant results that appear to home in on compact pathways enriched with hallmarks of the diseases. In Parkinson's disease, we provide novel evidence for involvement of mRNA splicing, cell proliferation, and the 14-3-3 complex in the disease progression. DEGAS is available as part of the MATISSE software package (http://acgt.cs.tau.ac.il/matisse).Conclusions/significanceThe subnetworks identified by DEGAS can provide a signature of the disease potentially useful for diagnosis, pinpoint possible pathways affected by the disease, and suggest targets for drug intervention.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.