Language
Country/Area
No result found
Секреты сетей совместной экспрессии генов: как WGCNA раскрывает потенциал биологических данных?
В области биомедицинских исследований важнейшей задачей является эффективный анализ и интерпретация многомерных данных. С развитием геномики ученые все чаще полагаются на инструмент WGCNA (взвешенный анализ сетей коэкспрессии генов) для выявления сложных взаимосвязей между генами. В этой статье будет рассмотрена роль WGCNA — важной технологии для повышения точности анализа биологических данных с помощью сетей коэкспрессии генов.
WGCNA широко используется для анализа данных по экспрессии генов, особенно в таких приложениях геномики, как конструирование модулей, выбор генов-концентраторов и статистика сохранения модулей.
Историческая справка о WGCNA
WGCNA была основана профессором генетики человека Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Стивом Хорватом и несколькими коллегами из школы. Первоначально этот подход был вдохновлен сотрудничеством с исследователями рака, в частности дискуссиями с Полом Мишелем, Стэнли Ф. Нельсоном и нейробиологом Дэниелом Х. Гешвиндом.
Сравнение взвешенных и невзвешенных сетей
По сравнению с традиционными невзвешенными сетями, взвешенные сети имеют преимущества во многих аспектах. WGCNA привлекла внимание исследователей отчасти потому, что она позволяет сохранить непрерывность базовой связанной информации при построении сети. Это означает, что, не требуя жесткого порога, взвешенные сети могут сократить потерю информации таким образом, каким не могут невзвешенные сети.
Взвешенная сеть более надежна и нечувствительна к различным выборам мягких пороговых значений, в то время как результаты невзвешенной сети часто слишком зависят от выбора порогового значения.
Метод анализа WGCNA
Первым шагом при выполнении анализа WGCNA является определение метрики сходства коэкспрессии генов для построения сети. По сходству данных экспрессии генов гены можно разделить на различные модули. Каждый модуль использует собственный ген модуля в качестве резюме модуля, который является результатом, полученным с помощью анализа главных компонент.
Гены-модули могут не только служить стабильными биомаркерами, но и использоваться в качестве признаков в сложных моделях машинного обучения для дальнейшего прогнозирования.
Области применения WGCNA
WGCNA продемонстрировала свою гибкость во многих областях исследований и привлекла особое внимание в области нейробиологии и исследований рака. Например, WGCNA можно использовать для выявления факторов транскрипции, связанных с химическими веществами окружающей среды, такими как бисфенол А. В геномном анализе его можно использовать для обработки различных типов данных с микрочипов, секвенирования РНК отдельных клеток, метилирования ДНК и т. д.
Использование программного пакета R
Различные функции WGCNA были интегрированы в программный пакет WGCNA языка R. Исследователи могут использовать этот пакет для выполнения построения модулей, центрального отбора генов, статистики сохранения модулей и других сетевых анализов. Это не только способствует глубокому пониманию данных исследователями, но и повышает их способность совершать научные открытия.
Поскольку геномика и наука о данных продолжают развиваться, WGCNA, несомненно, станет незаменимым инструментом, который поможет нам раскрыть глубокие тайны биологических данных.
Ученые добились значительного прогресса в изучении WGCNA, но как это повлияет на наше понимание биологии в будущем?
