Language
Country/Area
No result found
أسرار شبكات التعبير المشترك للجينات: كيف يكشف WGCNA عن إمكانات البيانات البيولوجية؟
يستخدم WGCNA على نطاق واسع لتحليل بيانات التعبير الجيني، وخاصة في تطبيقات الجينوم مثل بناء الوحدات، واختيار الجينات المحورية، وإحصائيات الاحتفاظ بالوحدات.
الخلفية التاريخية لـ WGCNA
بدأت WGCNA مع ستيف هورفاث، أستاذ علم الوراثة البشرية في جامعة كاليفورنيا بلوس أنجلوس، والعديد من الزملاء في المدرسة. كان هذا النهج مستوحى في البداية من التعاون مع باحثين في مجال السرطان، وخاصة المناقشات مع بول ميشيل، وستينلي ف. نيلسون، وعالم الأعصاب دانييل إتش جيشويند.
مقارنة بين الشبكات الموزونة وغير الموزونة
بالمقارنة مع الشبكات غير المرجحة التقليدية، تتمتع الشبكات المرجحة بمزايا في العديد من الجوانب. لقد جذبت شبكة WGCNA انتباه الباحثين جزئيًا لأنها قادرة على الحفاظ على استمرارية المعلومات الأساسية ذات الصلة عند إنشاء الشبكة. وهذا يعني أنه من خلال عدم الحاجة إلى حد أقصى صارم، يمكن للشبكات المرجحة تقليل فقدان المعلومات بطريقة لا تستطيع الشبكات غير المرجحة القيام بها.
الشبكة المرجحة أكثر قوة وأقل حساسية لاختيارات العتبة الناعمة المختلفة، في حين أن نتائج الشبكة غير المرجحة غالبًا ما تعتمد بشكل كبير على اختيار العتبة.
طريقة التحليل في WGCNA
الخطوة الأولى في إجراء تحليل WGCNA هي تحديد مقياس تشابه التعبير الجيني لبناء الشبكة. وفقا لتشابه بيانات التعبير الجيني، يمكن تقسيم الجينات إلى وحدات مختلفة. تستخدم كل وحدة جينات الوحدة الذاتية كملخص للوحدة، وهي النتيجة التي تم الحصول عليها من خلال تحليل المكونات الأساسية.
لا يمكن أن تعمل جينات ميزات الوحدة كعلامات حيوية مستقرة فحسب، بل يمكن استخدامها أيضًا كميزات في نماذج التعلم الآلي المعقدة لمزيد من التنبؤ.
مجالات تطبيق WGCNA
لقد أثبتت WGCNA مرونتها في مجالات بحثية متعددة، وجذبت اهتمامًا خاصًا في مجال علم الأعصاب وأبحاث السرطان. على سبيل المثال، يمكن استخدام WGCNA للكشف عن عوامل النسخ المرتبطة بالمواد الكيميائية البيئية مثل مادة البيسفينول أ. في تحليل البيانات الجينومية، يمكن استخدامه لمعالجة أنواع مختلفة من البيانات من المصفوفات الدقيقة، وتسلسل الحمض النووي الريبي للخلية الواحدة، وميثلة الحمض النووي، وما إلى ذلك.استخدام حزمة برامج R
تم دمج الوظائف المختلفة لـ WGCNA في حزمة برامج WGCNA الخاصة بلغة R. ويمكن للباحثين استخدام هذه الحزمة لإجراء بناء الوحدات، واختيار الجينات المركزية، وإحصائيات الحفاظ على الوحدات وتحليلات الشبكات الأخرى. وهذا لا يسهل على الباحثين فهم البيانات بشكل عميق فحسب، بل يحسن أيضًا قدرتهم على تحقيق اكتشافات علمية.
لقد حقق العلماء تقدمًا كبيرًا في استكشافهم لـ WGCNA، ولكن كيف سيؤثر ذلك على فهمنا لعلم الأحياء في المستقبل؟مع استمرار التقدم في علم الجينوم وعلوم البيانات، سيصبح WGCNA بلا شك أداة لا غنى عنها لمساعدتنا في الكشف عن الألغاز العميقة للبيانات البيولوجية.
