A software tool for discovery of gene regulatory networks: Analysis of Alzheimer disease data
- Autores
- Dussaut, Julieta Sol; Gallo, Cristiann Andrés; Cravero, Fiorella; Martínez, María Jimena; Carballido, Jessica Andrea; Ponzoni, Ignacio
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- A gene regulatory network (GRN) is a collection of molecular regulatorsthat interact with each other to govern the majority of the molecular processes.These networks play a central role in in every process of life, therefore, assembling these networks is rather significant. Since most of the GRN are hard to be mapped with accuracy by a mathematical model, the approaches that are called model-free have an advantage in modeling the complexities of dynamic molecular networks.In particular, a rule-based approach, which is a highly abstract model-free approach, offers several advantages performing data-driven analysis. One of these advantages is that it requires the least amount of data, another one is that its simplicity allows the inference of large size models with a higher speed of analysis. However, the resulting relational structure of the network is incomplete, for an effective biological analysis. This situation has driven us to explore the hybridization with other approaches, such as biclustering techniques. This applied technique finds new relations between the nodes of the existent GRN. In this abstract we present a new software, called GeRNeT that integrates the algorithms of GRNCOP2 and BiHEA along a set of tools for interactive visualization, statistical analysis and ontological enrichment of the resulting GRNs that it was published in Dussaut et al. [Dussaut, J.S., Gallo, C.A., Cravero, F., Martínez, M.J., Carballido, J.A., Ponzoni, I. GeRNet:a gene regulatory network tool. BioSystems, 162, pp. 1-11 (2017)]. In this regard, results associated with Alzheimer disease datasets are presented that show the usefulness of integrating both bioinformatics tools.
Fil: Dussaut, Julieta Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Fil: Gallo, Cristiann Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Fil: Cravero, Fiorella. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
Fil: Martínez, María Jimena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Fil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Fil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
Jornadas Argentinas de Informática JAIIO47
CABA
Argentina
Sociedad Argentina de Informática - Materia
-
Gene Regulatory Networks
Machine Learning
Bioinformatics
Biclustering
Gene Expression Analysis - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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A software tool for discovery of gene regulatory networks: Analysis of Alzheimer disease dataDussaut, Julieta SolGallo, Cristiann AndrésCravero, FiorellaMartínez, María JimenaCarballido, Jessica AndreaPonzoni, IgnacioGene Regulatory NetworksMachine LearningBioinformaticsBiclusteringGene Expression Analysishttps://purl.org/becyt/ford/1.2https://purl.org/becyt/ford/1A gene regulatory network (GRN) is a collection of molecular regulatorsthat interact with each other to govern the majority of the molecular processes.These networks play a central role in in every process of life, therefore, assembling these networks is rather significant. Since most of the GRN are hard to be mapped with accuracy by a mathematical model, the approaches that are called model-free have an advantage in modeling the complexities of dynamic molecular networks.In particular, a rule-based approach, which is a highly abstract model-free approach, offers several advantages performing data-driven analysis. One of these advantages is that it requires the least amount of data, another one is that its simplicity allows the inference of large size models with a higher speed of analysis. However, the resulting relational structure of the network is incomplete, for an effective biological analysis. This situation has driven us to explore the hybridization with other approaches, such as biclustering techniques. This applied technique finds new relations between the nodes of the existent GRN. In this abstract we present a new software, called GeRNeT that integrates the algorithms of GRNCOP2 and BiHEA along a set of tools for interactive visualization, statistical analysis and ontological enrichment of the resulting GRNs that it was published in Dussaut et al. [Dussaut, J.S., Gallo, C.A., Cravero, F., Martínez, M.J., Carballido, J.A., Ponzoni, I. GeRNet:a gene regulatory network tool. BioSystems, 162, pp. 1-11 (2017)]. In this regard, results associated with Alzheimer disease datasets are presented that show the usefulness of integrating both bioinformatics tools.Fil: Dussaut, Julieta Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Gallo, Cristiann Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. 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