NetBID2: Computerbasiertes Tool für die Analyse versteckter Treiber
2023
St. Jude Children’s Research Hospital, Memphis, USA
In dieser Studie haben die Forscher eine aktualisierte Methode zur Analyse von Multi-Omics-Daten entwickelt, um versteckte Krebstreiber zu identifizieren, die durch herkömmliche Sequenzierungsansätze nicht sofort erkennbar sind. Das computerbasiertes Tool namens NetBID2 wurde entwickelt, um versteckte Krankheitstreiber zu finden, indem es große Mengen an RNA-Sequenzierungsdaten nutzt und ein Gen-Gen-Interaktom generiert. Dieses Interaktom ermöglicht es Forschern, die Beziehungen zwischen Treiberkandidaten und ihren nachgeschalteten Effektorgenen zu verfolgen und so zu identifizieren, welche Signalproteine für die Schlüsselbeziehungen, die Krankheiten auslösen, am zentralsten sind. Die Autoren demonstrieren die Leistungsfähigkeit von NetBID2 anhand von drei Beispielen versteckter Treiber in normalem Gewebe sowie bei Krebserkrankungen von Kindern und Erwachsenen.
NetBID2 provides comprehensive hidden driver analysis
Jiyang Yu
Eingestellt am: 14.09.2023
[1] https://www.nature.com/articles/s41467-023-38335-6[2] https://www.drugtargetreview.com/news/109662/computational-tool-gets-more-out-of-multi-omics-data/?utm_source=Email+marketing&utm_medium=email&utm_campaign=DTR+-+Industry+Insight+-+Quantum+-+01.09.2023&utm_term=Computational+tool+gets+more+out+of+multi-omics+data&utm_content=https%3a%2f%2femails.drugtargetreview.com%2frussellpublishinglz%2f&gator_td=mIEcIc9i81kCKVEhzhGoua2AdBgsh3MXlma4DaxbM%2bxK7rKyR%2fQcxk8ybkHB1l%2bRXEvytgBCnnivdmqswbwYTxn4iGykbFmGXXK7dz8FnJzV82Okhr4PBfh1smePTncFC5cYRgtu%2f2Az8umlaHaYwOrkQf3awJMA0VuCviYYObU2xCPqj4rl%2b6sSM5T5exVI%2fzk%2b0uf1Z1EzIpnMw8X8kEumOE8bMB8%2f1hAmVz6Yx%2fw%3d
