Alternative Pathway Approach for Automating Analysis and Validation of Cell Perturbation Networks and Design of Perturbation Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Cell perturbation data are a very important resource to analyze and reconstruct cell-signaling networks. To facilitate the utilization of this type of data and enable large-scale and automated network reconstruction effort, we have already developed a data structure for storing cell perturbation results and deducing perturbation networks (CellFrame). For automating network analysis, we here propose a computational method called the "alternative pathway approach" (ALPA) in this work. This method can validate the signaling networks with conditional perturbation data extracted from published experiments, and can suggest additional tests to improve the network. It searches the alternative pathway space between all pairs of nodes, constructs pathnets (set of pathways between two nodes) and validates the network edges using conditional perturbation. For pathnets without conditional data, experiments with the fewest number of perturbations or the most parsimonious are designed. For pathnets without experimentally derived or detected pair-wise interactions, ALPA can predict the potential effects or propose additional pathways to expand the existing network. We have tested the ALPA method on the TNFalpha-MAPK signaling cascade; the reconstructed network is consistent with the consensus model. We also used the ALPA algorithm to analyze a yeast gene perturbation network, using the data from the Rosetta compendium of expression profiles, which demonstrates that it can be also used for large-scale analysis. We compared the performance of the ALPA approach with Boolean and Bayesian network algorithms for their efficiency and accuracy, respectively, in network construction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».