Prediction of disease genes using tissue-specified gene-gene network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tissue specificity is an important aspect of many genetic diseases in the context of genetic disorders as the disorder affects only few tissues. Therefore tissue specificity is important in identifying disease-gene associations. Hence this paper seeks to discuss the impact of using tissue specificity in predicting new disease-gene associations and how to use tissue specificity along with phenotype information for a particular disease. METHODS: In order to find out the impact of using tissue specificity for predicting new disease-gene associations, this study proposes a novel method called tissue-specified genes to construct tissues-specific gene-gene networks for different tissue samples. Subsequently, these networks are used with phenotype details to predict disease genes by using Katz method. The proposed method was compared with three other tissue-specific network construction methods in order to check its effectiveness. Furthermore, to check the possibility of using tissue-specific gene-gene network instead of generic protein-protein network at all time, the results are compared with three other methods. RESULTS: In terms of leave-one-out cross validation, calculation of the mean enrichment and ROC curves indicate that the proposed approach outperforms existing network construction methods. Furthermore tissues-specific gene-gene networks make a more positive impact on predicting disease-gene associations than generic protein-protein interaction networks. CONCLUSIONS: In conclusion by integrating tissue-specific data it enabled prediction of known and unknown disease-gene associations for a particular disease more effectively. Hence it is better to use tissue-specific gene-gene network whenever possible. In addition the proposed method is a better way of constructing tissue-specific gene-gene networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».