GraphBreak：基于网络社区的调控医学、基因共表达、连锁不平衡分析、功能注释等工具
基因组学
2021-03-11 v1 人工智能
分布式、并行与集群计算
摘要
图网络科学正日益流行，尤其是在大数据视角下，逐一理解单个实体的个体功能角色复杂且耗时。当一组基因受一组遗传变异调控时，该基因集很可能被征用于共同或相关的功能目的。从关联网络中分组并提取社区，对于理解系统复杂性从而优先确定疾病与功能关联基因至关重要。逐个研究实体可减轻工作负担。为此，我们推出 GraphBreak，一套用于社区检测应用的工具，例如基因共表达、蛋白质相互作用、调控网络等。尽管其开发用于 eQTL 调控基因组网络社区研究这一用例——我们以样本 eQTL 数据的分析展示了结果。若输入数据以所需格式提供，GraphBreak 也可部署于其他研究，包括但不限于基因共表达网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、信号通路与代谢网络。GraphBreak 在其下游分析中对所检测社区的疾病关联展现出关键用例价值。若社区检测与分析的所有独立步骤均为该算法逐步的子部分，则 GraphBreak 可被视为一种用于基于社区的功能表征的新算法。为此将多种算法实现模块组合为单一脚本，体现了 GraphBreak 的新颖性。与其他类似工具相比，借助 GraphBreak 我们能更好地检测成员基因过度代表、从而与疾病统计关联的社区，进而可针对具体情况优先确定用于药物定位或药物重定位的靶基因。
引用
@article{arxiv.2103.06145,
title = {GraphBreak: Tool for Network Community based Regulatory Medicine, Gene co-expression, Linkage Disequilibrium analysis, functional annotation and more},
author = {Abhishek Narain Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06145},
year = {2021}
}