• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

构建和分析单核苷酸多态性-单核苷酸多态性相互作用网络。

Construction and analysis of single nucleotide polymorphism-single nucleotide polymorphism interaction networks.

出版信息

IET Syst Biol. 2013 Oct;7(5):170-81. doi: 10.1049/iet-syb.2012.0055.

DOI:10.1049/iet-syb.2012.0055
PMID:24067417
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8687305/
Abstract

The study of gene regulatory network and protein-protein interaction network is believed to be fundamental to the understanding of molecular processes and functions in systems biology. In this study, the authors are interested in single nucleotide polymorphism (SNP) level and construct SNP-SNP interaction network to understand genetic characters and pathogenetic mechanisms of complex diseases. The authors employ existing methods to mine, model and evaluate a SNP sub-network from SNP-SNP interactions. In the study, the authors employ the two SNP datasets: Parkinson disease and coronary artery disease to demonstrate the procedure of construction and analysis of SNP-SNP interaction networks. Experimental results are reported to demonstrate the procedure of construction and analysis of such SNP-SNP interaction networks can recover some existing biological results and related disease genes.

摘要

基因调控网络和蛋白质-蛋白质相互作用网络的研究被认为是理解系统生物学中分子过程和功能的基础。在这项研究中,作者对单核苷酸多态性(SNP)水平感兴趣,并构建 SNP-SNP 相互作用网络,以了解复杂疾病的遗传特征和发病机制。作者采用现有的方法从 SNP-SNP 相互作用中挖掘、建模和评估 SNP 子网。在研究中,作者使用了两个 SNP 数据集:帕金森病和冠状动脉疾病,以演示 SNP-SNP 相互作用网络的构建和分析过程。实验结果表明,构建和分析这种 SNP-SNP 相互作用网络的过程可以恢复一些现有的生物学结果和相关疾病基因。

相似文献

1
Construction and analysis of single nucleotide polymorphism-single nucleotide polymorphism interaction networks.构建和分析单核苷酸多态性-单核苷酸多态性相互作用网络。
IET Syst Biol. 2013 Oct;7(5):170-81. doi: 10.1049/iet-syb.2012.0055.
2
Shrunken methodology to genome-wide SNPs selection and construction of SNPs networks.用于全基因组单核苷酸多态性(SNP)选择和SNP网络构建的缩减方法。
BMC Syst Biol. 2010 Sep 13;4 Suppl 2(Suppl 2):S5. doi: 10.1186/1752-0509-4-S2-S5.
3
Learning gene networks under SNP perturbations using eQTL datasets.利用eQTL数据集在SNP扰动下学习基因网络。
PLoS Comput Biol. 2014 Feb 27;10(2):e1003420. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003420. eCollection 2014 Feb.
4
Combination of microRNA expression profiling with genome-wide SNP genotyping to construct a coronary artery disease-related miRNA-miRNA synergistic network.结合微小RNA表达谱与全基因组单核苷酸多态性基因分型构建冠状动脉疾病相关的微小RNA-微小RNA协同网络。
Biosci Trends. 2014 Dec;8(6):297-307. doi: 10.5582/bst.2014.01031.
5
Identification of Risk Pathways and Functional Modules for Coronary Artery Disease Based on Genome-wide SNP Data.基于全基因组SNP数据的冠状动脉疾病风险通路和功能模块识别
Genomics Proteomics Bioinformatics. 2016 Dec;14(6):349-356. doi: 10.1016/j.gpb.2016.04.008. Epub 2016 Dec 11.
6
Weighted Interaction SNP Hub (WISH) network method for building genetic networks for complex diseases and traits using whole genome genotype data.加权交互作用单核苷酸多态性中心(WISH)网络方法:利用全基因组基因型数据构建复杂疾病和性状的遗传网络
BMC Syst Biol. 2014;8 Suppl 2(Suppl 2):S5. doi: 10.1186/1752-0509-8-S2-S5. Epub 2014 Mar 13.
7
Identification of susceptibility modules for coronary artery disease using a genome wide integrated network analysis.基于全基因组整合网络分析鉴定冠心病易感性模块。
Gene. 2013 Dec 1;531(2):347-54. doi: 10.1016/j.gene.2013.08.059. Epub 2013 Aug 29.
8
A multi-array multi-SNP genotyping algorithm for Affymetrix SNP microarrays.一种用于Affymetrix SNP微阵列的多阵列多SNP基因分型算法。
Bioinformatics. 2007 Jun 15;23(12):1459-67. doi: 10.1093/bioinformatics/btm131. Epub 2007 Apr 25.
9
WISH-R- a fast and efficient tool for construction of epistatic networks for complex traits and diseases.WISH-R——一种用于构建复杂性状和疾病上位网络的快速有效的工具。
BMC Bioinformatics. 2018 Jul 31;19(1):277. doi: 10.1186/s12859-018-2291-2.
10
A genotype calling algorithm for affymetrix SNP arrays.一种用于Affymetrix SNP阵列的基因型分型算法。
Bioinformatics. 2006 Jan 1;22(1):7-12. doi: 10.1093/bioinformatics/bti741. Epub 2005 Nov 2.

本文引用的文献

1
SNP selection and classification of genome-wide SNP data using stratified sampling random forests.基于分层抽样随机森林的全基因组 SNP 数据 SNP 选择与分类。
IEEE Trans Nanobioscience. 2012 Sep;11(3):216-27. doi: 10.1109/TNB.2012.2214232.
2
Functionally informative tag SNP selection using a Pareto-optimal approach.基于 Pareto 最优方法的功能信息标签 SNP 选择。
Adv Exp Med Biol. 2010;680:173-80. doi: 10.1007/978-1-4419-5913-3_20.
3
Shrunken methodology to genome-wide SNPs selection and construction of SNPs networks.用于全基因组单核苷酸多态性(SNP)选择和SNP网络构建的缩减方法。
BMC Syst Biol. 2010 Sep 13;4 Suppl 2(Suppl 2):S5. doi: 10.1186/1752-0509-4-S2-S5.
4
A Survey of Statistical Models for Reverse Engineering Gene Regulatory Networks.基因调控网络反向工程的统计模型综述
IEEE Signal Process Mag. 2009 Jan 1;26(1):76-97. doi: 10.1109/MSP.2008.930647.
5
Classification tree for detection of single-nucleotide polymorphism (SNP)-by-SNP interactions related to heart disease: Framingham Heart Study.用于检测与心脏病相关的单核苷酸多态性(SNP)之间相互作用的分类树:弗雷明汉心脏研究。
BMC Proc. 2009 Dec 15;3 Suppl 7(Suppl 7):S83. doi: 10.1186/1753-6561-3-s7-s83.
6
Tests for candidate-gene interaction for longitudinal quantitative traits measured in a large cohort.针对在一个大型队列中测量的纵向定量性状的候选基因相互作用的测试。
BMC Proc. 2009 Dec 15;3 Suppl 7(Suppl 7):S80. doi: 10.1186/1753-6561-3-s7-s80.
7
The Gene Interaction Miner: a new tool for data mining contextual information for protein-protein interaction analysis.基因交互挖掘器:一种新的工具,用于挖掘蛋白质-蛋白质相互作用分析的上下文信息。
Bioinformatics. 2010 Jan 15;26(2):283-4. doi: 10.1093/bioinformatics/btp652. Epub 2009 Dec 4.
8
The challenge of detecting epistasis (G x G interactions): Genetic Analysis Workshop 16.检测上位性(G x G 相互作用)的挑战:遗传分析研讨会 16。
Genet Epidemiol. 2009;33 Suppl 1(0 1):S58-67. doi: 10.1002/gepi.20474.
9
Predictive rule inference for epistatic interaction detection in genome-wide association studies.用于全基因组关联研究中上位性相互作用检测的预测规则推断。
Bioinformatics. 2010 Jan 1;26(1):30-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btp622. Epub 2009 Oct 30.
10
RRW: repeated random walks on genome-scale protein networks for local cluster discovery.RRW:基于全基因组尺度蛋白质网络的重复随机游走用于局部簇发现。
BMC Bioinformatics. 2009 Sep 9;10:283. doi: 10.1186/1471-2105-10-283.