SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-36593"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-36593" > Loss of Conservatio...

Loss of Conservation of Graph Centralities in Reverse-engineered Transcriptional Regulatory Networks

Weishaupt, Holger (författare)
Uppsala universitet,Science for Life Laboratory, SciLifeLab,Neuroonkologi,Uppsala Univ, Dept Immunol Genet & Pathol, Sci Life Lab, Dag Hammarskjoldsvag 20, S-75185 Uppsala, Sweden.
Johansson, Patrik (författare)
Uppsala universitet,Neuroonkologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Engström, Christopher, 1987- (författare)
Mälardalens högskola,Utbildningsvetenskap och Matematik,Mälardalen Univ, Sch Educ Culture & Commun UKK, Div Appl Math, Box 883, S-72123 Vasteras, Sweden.
visa fler...
Nelander, Sven (författare)
Uppsala universitet,Science for Life Laboratory, SciLifeLab,Neuroonkologi
Silvestrov, Sergei, 1970- (författare)
Mälardalens högskola,Utbildningsvetenskap och Matematik,Mälardalen Univ, Sch Educ Culture & Commun UKK, Div Appl Math, Box 883, S-72123 Vasteras, Sweden.
Swartling, Fredrik J., 1975- (författare)
Uppsala universitet,Neuroonkologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2017-04-03
2017
Engelska.
Ingår i: Methodology and Computing in Applied Probability. - : Springer. - 1387-5841 .- 1573-7713. ; 19:4, s. 1095-1105
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Graph centralities are commonly used to identify and prioritize disease genes in transcriptional regulatory networks. Studies on small networks of experimentally validated protein-protein interactions underpin the general validity of this approach and extensions of such findings have recently been proposed for networks inferred from gene expression data. However, it is largely unknown how well gene centralities are preserved between the underlying biological interactions and the networks inferred from gene expression data. Specifically, while previous studies have evaluated the performance of inference methods on synthetic gene expression, it has not been established how the choice of inference method affects individual centralities in the network. Here, we compare two gene centrality measures between reference networks and networks inferred from corresponding simulated gene expression data, using a number of commonly used network inference methods. The results indicate that the centrality of genes is only moderately conserved for all of the inference methods used. In conclusion, caution should be exercised when inspecting centralities in reverse-engineered networks and further work will be required to establish the use of such networks for prioritizing disease genes.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Bioinformatik och systembiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Bioinformatics and Systems Biology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)

Nyckelord

Transcriptional regulatory network inference
Simulated gene expression
Graph centrality
Mathematics/Applied Mathematics
matematik/tillämpad matematik

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy