論文の概要: GraphBreak: Tool for Network Community based Regulatory Medicine, Gene co-expression, Linkage Disequilibrium analysis, functional annotation and more

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06145v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 15:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 08:51:47.479128
• Title: GraphBreak: Tool for Network Community based Regulatory Medicine, Gene co-expression, Linkage Disequilibrium analysis, functional annotation and more
• Title（参考訳）: GraphBreak:ネットワークコミュニティベースの規制医学、遺伝子共発現、リンク不均衡分析、機能アノテーションなどのためのツール
• Authors: Abhishek Narain Singh
• Abstract要約: GraphBreakは、コミュニティ検出アプリケーションのための一連のツールです。 eQTLs規制ゲノムネットワークコミュニティ研究のユースケースとして開発された。 graph-breakは、検出されたコミュニティの疾患関連に関する下流分析において、重要なユースケースを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph network science is becoming increasingly popular, notably in big-data perspective where understanding individual entities for individual functional roles is complex and time consuming. It is likely when a set of genes are regulated by a set of genetic variants, the genes set is recruited for a common or related functional purpose. Grouping and extracting communities from network of associations becomes critical to understand system complexity, thus prioritizing genes for dis-ease and functional associations. Workload is reduced when studying entities one at a time. For this, we present GraphBreak, a suite of tools for community detection application, such as for gene co-expression, protein interaction, regulation network, etc.Although developed for use case of eQTLs regulatory genomic net-work community study -- results shown with our analysis with sample eQTL data. Graphbreak can be deployed for other studies if input data has been fed in requisite format, including but not limited to gene co-expression networks, protein-protein interaction network, signaling pathway and metabolic network. Graph-Break showed critical use case value in its downstream analysis for disease association of communities detected. If all independent steps of community detection and analysis are a step-by-step sub-part of the algorithm, GraphBreak can be considered a new algorithm for community based functional characterization. Combination of various algorithmic implementation modules into a single script for this purpose illustrates GraphBreak novelty. Compared to other similar tools, with GraphBreak we can better detect communities with over-representation of its member genes for statistical association with diseases, therefore target genes which can be prioritized for drug-positioning or drug-re-positioning as the case be.
• Abstract（参考訳）: グラフネットワーク科学は、特に、個々の機能的役割に対する個々のエンティティの理解が複雑で時間がかかるビッグデータの観点から、ますます普及しています。 遺伝子が一組の遺伝子変異体によって制御されている場合、その遺伝子セットは共通のまたは関連する機能目的のために採用される可能性が高い。 ネットワークのネットワークからコミュニティをグループ化し、抽出することは、システムの複雑さを理解するために重要となり、解離および機能的関連のための遺伝子を優先順位付けする。 一度に1つずつエンティティを研究する場合、ワークロードは減少する。 そこで本研究では,遺伝子共発現,タンパク質相互作用,制御ネットワークなど,コミュニティ検出アプリケーションのための一連のツールであるgraphbreakを提案する。 graphbreakは、入力データが遺伝子共発現ネットワーク、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワーク、シグナル伝達経路、代謝ネットワークなど、必要なフォーマットで供給された場合、他の研究のためにデプロイすることができる。 graph-breakは、検出されたコミュニティの疾患関連に関する下流分析において、重要なユースケースを示した。 コミュニティ検出と分析のすべての独立したステップがアルゴリズムのステップバイステップサブパートであれば、GraphBreakはコミュニティベースの機能的特徴付けのための新しいアルゴリズムと見なすことができる。 この目的のために、様々なアルゴリズムの実装モジュールを単一のスクリプトに組み合わせることで、GraphBreakの新規性を示している。 他の類似のツールと比較して、GraphBreakでは、そのメンバー遺伝子を過剰に表現して、病気と統計的に関連づけるコミュニティをよりよく検出できるため、薬物配置や薬物再配置に優先順位付けできる遺伝子をターゲットにしている。

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