改進(jìn)的方式來解釋高通量生物數(shù)據(jù)
日期：2015-07-20 14:27:21
該研究制定了識別從一系列龐大的數(shù)據(jù)源分子之間關(guān)聯(lián)獨(dú)特的生物信息學(xué)方法。適用于研究，目的是衡量代謝variating條件下的組織，例如遺傳，飲食和環(huán)境。
反對適用統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)集作為一個整體，所提出的工作流分解的初始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成由已知的分子相互作用確定較小的組電流的方法。統(tǒng)計方法可以被應(yīng)用到這些基團(tuán)產(chǎn)生比如果分析已應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集更準(zhǔn)確的結(jié)果。
這種技術(shù)已被證明可以改善與脂質(zhì)代謝的一個例子鼠營養(yǎng)的研究，增加了我們的生化波動的了解15％的基因檢測。
代謝物，代謝過程中產(chǎn)生的小分子，以及基因之間確定關(guān)聯(lián)是理解過程在細(xì)胞中。然而，揭示了這些關(guān)系是一項復(fù)雜的任務(wù)，整合所關(guān)心的各種類型的分子數(shù)據(jù)時尤其如此。添加到這種復(fù)雜性是可供分析，新的實(shí)驗高通量技術(shù)的發(fā)展結(jié)果如此龐大的數(shù)據(jù)量。
最初，工作流程分子將被應(yīng)用到研究前列腺癌，在合作與食品研究所的。以及被應(yīng)用到東英吉利大學(xué)學(xué)習(xí)黃酮類化合物對健康的益處，這是在各種水果和蔬菜工廠發(fā)現(xiàn)的代謝產(chǎn)物。
通過提高我們的能力，以集成來自各種來源的數(shù)據(jù)，并確定代謝物和基因之間的聯(lián)系，該工作流將提供在生物過程的細(xì)胞代謝和基因表達(dá)更詳細(xì)的診斷。
合著者，Wiktor的Jurkowski，綜合基因組學(xué)組組長，在TGAC，說：“知識聚集的分子網(wǎng)絡(luò)可以利用，以提高數(shù)據(jù)整合和解釋。
“我們的方法，整合轉(zhuǎn)錄組和代謝組數(shù)據(jù)將有助于解釋由組學(xué)技術(shù)測量，以擴(kuò)大我們的流程知識在特定的生物條件下，因此，在解釋數(shù)據(jù)受益生物學(xué)信號，創(chuàng)造更好的hypothesises和查明基因和代謝產(chǎn)物參與解開機(jī)制的興趣。
“這是概念證明型的研究，我們目前正在努力改善的相互作用組備用區(qū)，少種注釋組生成策略。我們正在應(yīng)用此等分子網(wǎng)絡(luò)方法在整個諾維奇研究合作項目所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)公園“。
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