• 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

PyToxo:用于计算高阶上位性模型穿透率表的 Python 工具。

PyToxo: a Python tool for calculating penetrance tables of high-order epistasis models.

机构信息

Facultad de Informática, Universidade da Coruña, 15071, A Coruña, Spain.

CITIC, Computer Architecture Group, Facultad de Informática, Universidade da Coruña, 15071, A Coruña, Spain.

出版信息

BMC Bioinformatics. 2022 Apr 2;23(1):117. doi: 10.1186/s12859-022-04645-7.

DOI:10.1186/s12859-022-04645-7
PMID:35366804
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8977015/
Abstract

BACKGROUND

Epistasis is the interaction between different genes when expressing a certain phenotype. If epistasis involves more than two loci it is called high-order epistasis. High-order epistasis is an area under active research because it could be the cause of many complex traits. The most common way to specify an epistasis interaction is through a penetrance table.

RESULTS

This paper presents PyToxo, a Python tool for generating penetrance tables from any-order epistasis models. Unlike other tools available in the bibliography, PyToxo is able to work with high-order models and realistic penetrance and heritability values, achieving high-precision results in a short time. In addition, PyToxo is distributed as open-source software and includes several interfaces to ease its use.

CONCLUSIONS

PyToxo provides the scientific community with a useful tool to evaluate algorithms and methods that can detect high-order epistasis to continue advancing in the discovery of the causes behind complex diseases.

摘要

背景

上位性是指在表现某种表型时不同基因之间的相互作用。如果上位性涉及两个以上的基因座,则称为高阶上位性。高阶上位性是一个活跃的研究领域,因为它可能是许多复杂特征的原因。指定上位性相互作用最常见的方法是通过穿透表。

结果

本文介绍了 PyToxo,这是一种用于从任意阶上位性模型生成穿透表的 Python 工具。与文献中提供的其他工具不同,PyToxo 能够处理高阶模型和现实的穿透率和遗传率值,在短时间内实现高精度的结果。此外,PyToxo 作为开源软件发布,并包含了几个接口,以方便使用。

结论

PyToxo 为科学界提供了一个有用的工具,用于评估可以检测高阶上位性的算法和方法,以继续推进复杂疾病背后原因的发现。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/b19aef985e7d/12859_2022_4645_Fig3_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/921dbbc49883/12859_2022_4645_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/476a6bc14493/12859_2022_4645_Fig2_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/b19aef985e7d/12859_2022_4645_Fig3_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/921dbbc49883/12859_2022_4645_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/476a6bc14493/12859_2022_4645_Fig2_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/16c8/8977015/b19aef985e7d/12859_2022_4645_Fig3_HTML.jpg

相似文献

1
PyToxo: a Python tool for calculating penetrance tables of high-order epistasis models.PyToxo:用于计算高阶上位性模型穿透率表的 Python 工具。
BMC Bioinformatics. 2022 Apr 2;23(1):117. doi: 10.1186/s12859-022-04645-7.
2
Toxo: a library for calculating penetrance tables of high-order epistasis models.Toxo:一个用于计算高阶上位性模型 penetrance 表的库。
BMC Bioinformatics. 2020 Apr 9;21(1):138. doi: 10.1186/s12859-020-3456-3.
3
A whole-genome simulator capable of modeling high-order epistasis for complex disease.一种能够对复杂疾病进行高阶上位性建模的全基因组模拟器。
Genet Epidemiol. 2013 Nov;37(7):686-94. doi: 10.1002/gepi.21761. Epub 2013 Oct 1.
4
EpiReSIM: A Resampling Method of Epistatic Model without Marginal Effects Using Under-Determined System of Equations.EpiReSIM:一种不考虑边缘效应的基于欠定方程组的上位模型重抽样方法。
Genes (Basel). 2022 Dec 4;13(12):2286. doi: 10.3390/genes13122286.
5
Allelic penetrance approach as a tool to model two-locus interaction in complex binary traits.等位基因外显率方法作为一种对复杂二元性状中双基因座相互作用进行建模的工具。
Heredity (Edinb). 2007 Aug;99(2):173-84. doi: 10.1038/sj.hdy.6800979. Epub 2007 Jun 6.
6
Analyzing High-Order Epistasis from Genotype-Phenotype Maps Using 'Epistasis' Package.使用“上位性”软件包从基因型-表型图谱分析高阶上位性
Methods Mol Biol. 2021;2212:265-275. doi: 10.1007/978-1-0716-0947-7_16.
7
Epi2Loc: an R package to investigate two-locus epistatic models.Epi2Loc:一个用于研究双基因座上位性模型的R软件包。
Twin Res Hum Genet. 2014 Aug;17(4):272-8. doi: 10.1017/thg.2014.38. Epub 2014 Jul 1.
8
A model and test for coordinated polygenic epistasis in complex traits.一种复杂性状中多基因协同上位性的模型与检验。
Proc Natl Acad Sci U S A. 2021 Apr 13;118(15). doi: 10.1073/pnas.1922305118.
9
Factorizing polygenic epistasis improves prediction and uncovers biological pathways in complex traits.解析多基因上位性可提高复杂性状的预测能力并揭示生物学途径。
Am J Hum Genet. 2023 Nov 2;110(11):1875-1887. doi: 10.1016/j.ajhg.2023.10.002.
10
A new strategy for linkage analysis under epistasis taking into account genetic heterogeneity.一种考虑遗传异质性的上位性连锁分析新策略。
Hum Hered. 2009;68(4):231-42. doi: 10.1159/000228921. Epub 2009 Jul 22.

引用本文的文献

1
Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases.深度学习捕捉多因素疾病中上位性的影响。
Front Med (Lausanne). 2025 Jan 7;11:1479717. doi: 10.3389/fmed.2024.1479717. eCollection 2024.
2
Distributed transformer for high order epistasis detection in large-scale datasets.分布式转换器在大规模数据集检测高阶上位性。
Sci Rep. 2024 Jun 25;14(1):14579. doi: 10.1038/s41598-024-65317-5.

本文引用的文献

1
Toxo: a library for calculating penetrance tables of high-order epistasis models.Toxo:一个用于计算高阶上位性模型 penetrance 表的库。
BMC Bioinformatics. 2020 Apr 9;21(1):138. doi: 10.1186/s12859-020-3456-3.
2
Higher-order genetic interactions and their contribution to complex traits.高阶遗传相互作用及其对复杂性状的贡献。
Trends Genet. 2015 Jan;31(1):34-40. doi: 10.1016/j.tig.2014.09.001. Epub 2014 Oct 2.
3
Hidden risk genes with high-order intragenic epistasis in Alzheimer's disease.阿尔茨海默病中具有高阶基因内上位性的潜在风险基因。
J Alzheimers Dis. 2014;41(4):1039-56. doi: 10.3233/JAD-140054.
4
GAMETES: a fast, direct algorithm for generating pure, strict, epistatic models with random architectures.配子:一种快速、直接的算法,用于生成具有随机结构的纯、严格、上位性模型。
BioData Min. 2012 Oct 1;5(1):16. doi: 10.1186/1756-0381-5-16.
5
Genome-wide strategies for detecting multiple loci that influence complex diseases.用于检测影响复杂疾病的多个基因座的全基因组策略。
Nat Genet. 2005 Apr;37(4):413-7. doi: 10.1038/ng1537. Epub 2005 Mar 27.
6
Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer.多因素降维法揭示散发性乳腺癌中雌激素代谢基因间的高阶相互作用。
Am J Hum Genet. 2001 Jul;69(1):138-47. doi: 10.1086/321276. Epub 2001 Jun 11.
7
Two-locus models of disease.疾病的双基因座模型
Genet Epidemiol. 1992;9(5):347-65. doi: 10.1002/gepi.1370090506.