Identification of key genes for type 1 diabetes mellitus by network-based guilt by association
AUTOR(ES)
Li, Shan-Shan; Tian, Jia-Mei; Wei, Tong-Huan; Wang, Hao-Ren
FONTE
Rev. Assoc. Med. Bras.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2020-06
RESUMO
RESUMO OBJETIVO O objetivo deste estudo é realizar uma inferência funcional genética baseada na rede de coexpressão (CEN), expandindo o escopo do princípio de “Culpa por Associação” (GBA - Guilt by Association) para prever as funções genéticas do diabetes mellitus tipo 1 (T1DM). MÉTODOS Primeiro, os dados transcritos do T1DM foram recuperados do repositório de dados genômicos para a análise dos genes diferenciais (DEGs), e foi gerada uma CEN diferencial ponderada. A área sob a curva ROC (AUC) foi escolhida para determinar a métrica de desempenho para cada termo de Ontologia Genética (GO). A análise da expressão diferencial identificou 325 DEGs no T1DM, e a análise de coexpressão gerou uma CEN diferencial com aresta de peso >0,8. RESULTADOS Um total de 282 anotações de GO com DEGs >20 foram mantidas para inferência funcional. Ao calcular a pontuação de multifuncionalidade dos genes, a inferência da função genética foi realizada para identificar as funções genéticas ideais para T1DM com base na lista de classificação genética ideal. Considerando um valor de AUC >0,7, foram identificadas seis funções genéticas ideais para a T1DM, tais como a regulação do processo imunológico e da atividade dos receptores. CONCLUSÕES A inferência funcional genética baseada em CEN, ao expandir o princípio de GBA, previu seis funções genéticas ideais para o T1DM. Os resultados podem ser caminhos potenciais para tratamentos terapêuticos ou preventivos do T1DM.
Documentos Relacionados
- Exploration of gene functions for esophageal squamous cell carcinoma using network-based guilt by association principle
- Neural network-based species identification in venom-interacted cases in India
- Network-based multiple locus linkage analysis of expression traits
- Network-based diffusion analysis: a new method for detecting social learning
- A Network-Based System to Improve Care for Schizophrenia: The Medical Informatics Network Tool (MINT)