a. Dado un conjunto de puntajes gen\u00e9ticos (generalmente valores p) de un an\u00e1lisis a nivel de genes que mide la importancia estad\u00edstica de genes individuales, se realiza un an\u00e1lisis bayesiano emp\u00edrico para estimar la probabilidad de siendo cada gen un gen no canceroso (es decir, el FDR local). b, Los genes semilla se identifican comparando los FDR locales obtenidos con un l\u00edmite superior de FDR dado. Para una semilla dada, se realiza una caminata aleatoria para explorar el \u00e1rea local de la semilla en una red biol\u00f3gica (por ejemplo, una red de interacci\u00f3n prote\u00edna-prote\u00edna (PPI)) y se extrae un gr\u00e1fico local alcanzando los nodos con las K puntuaciones de PageRank m\u00e1s altas. . c, Para cada gr\u00e1fico local, se resuelve un problema de b\u00fasqueda de subgr\u00e1ficos con restricciones presupuestarias para identificar una subred que minimice una puntuaci\u00f3n de conductancia y tenga un FDR no mayor que el l\u00edmite de FDR. d, las subredes identificadas se anotan a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis de enriquecimiento de t\u00e9rminos de ontolog\u00eda gen\u00e9tica y Cytoscape62 las muestra. DOI: 10.1038\/s43588-020-00009-4 <\/p>\n
El c\u00e1ncer es una enfermedad notoriamente compleja, en parte porque puede ser causado por mutaciones entre cientos o incluso miles de genes. Adem\u00e1s, la mayor\u00eda de los c\u00e1nceres muestran una extraordinaria cantidad de variaci\u00f3n entre las mutaciones gen\u00e9ticas, incluso entre pacientes con los mismos tipos de c\u00e1ncer. <\/p>\n
Por consiguiente, los investigadores del c\u00e1ncer han optado por estudiar las interacciones entre grupos de genes en ciertas v\u00edas biol\u00f3gicas que est\u00e1n interrumpidas.<\/p>\n
Cuando los genes en ciertas v\u00edas mutan o se interrumpen con frecuencia, esa v\u00eda puede desempe\u00f1ar un papel fundamental en la iniciaci\u00f3n o el desarrollo del c\u00e1ncer. Pero desentra\u00f1ar los mecanismos moleculares que subyacen a esas interrupciones es extremadamente complejo.<\/p>\n
Ahora, investigadores de la Universidad de Buffalo han desarrollado un nuevo m\u00e9todo estad\u00edsticamente m\u00e1s poderoso llamado FDRnet que puede detectar de manera m\u00e1s efectiva v\u00edas funcionales clave en el c\u00e1ncer usando datos gen\u00f3micos generados por tecnolog\u00eda de secuenciaci\u00f3n de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/p>\n
Publicado en Nature Computational Science el 14 de enero, el nuevo m\u00e9todo tiene el potencial de brindar a los bi\u00f3logos datos m\u00e1s precisos con los que concentrarse en objetivos terap\u00e9uticos.<\/p>\n
\u00abUsando el nuevo m\u00e9todo, podemos encontrar v\u00edas biol\u00f3gicas en las que los genes est\u00e1n significativamente mutados o alterados\u00bb, explic\u00f3 Yijun Sun, Ph.D., profesor asociado de bioinform\u00e1tica en el Departamento de Microbiolog\u00eda e Inmunolog\u00eda de la Facultad de Medicina y Ciencias Biom\u00e9dicas de la UB y el autor correspondiente. \u00abAborda algunos desaf\u00edos clave en el an\u00e1lisis de v\u00edas moleculares en estudios de c\u00e1ncer. Una vez que los bi\u00f3logos de tumores obtienen esta informaci\u00f3n, pueden usarla para verificar nuestros hallazgos y, a partir de ah\u00ed, desarrollar nuevos tratamientos contra el c\u00e1ncer\u00bb, dijo.<\/p>\n
\u00abAl superar las limitaciones de los enfoques existentes, FDRnet puede facilitar la detecci\u00f3n de v\u00edas funcionales clave en el c\u00e1ncer y otras enfermedades gen\u00e9ticas\u00bb, dijo Sun.<\/p>\n
Cuando Sun y sus coautores probaron FDRnet en datos de simulaci\u00f3n y en datos de c\u00e1ncer de mama y linfoma de c\u00e9lulas B, encontraron que FDRnet pudo detectar qu\u00e9 subredes o v\u00edas est\u00e1n significativamente perturbadas en estos c\u00e1nceres, lo que podr\u00eda llevar a los bi\u00f3logos tumorales a identificar nuevos objetivos terap\u00e9uticos. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Un nuevo algoritmo de predicci\u00f3n identifica genes impulsores de c\u00e1ncer no detectados previamente M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Le Yang et al. Un m\u00e9todo eficiente y efectivo para identificar subredes significativamente perturbadas en el c\u00e1ncer, Nature Computational Science (2021). DOI: 10.1038\/s43588-020-00009-4 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Computational Science <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Buffalo Cita<\/strong>: Nuevo m\u00e9todo computacional detecta v\u00edas interrumpidas en el c\u00e1ncer (2021, 15 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-01-method-disrupted-pathways-cancer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" a. Dado un conjunto de puntajes gen\u00e9ticos (generalmente valores p) de un an\u00e1lisis a nivel de genes que mide la importancia estad\u00edstica de genes individuales, se realiza un an\u00e1lisis bayesiano emp\u00edrico para estimar la probabilidad de siendo cada gen un gen no canceroso (es decir, el FDR local). b, Los genes semilla se identifican comparando … Continuar leyendo \u00abNuevo m\u00e9todo computacional detecta v\u00edas interrumpidas en el c\u00e1ncer\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-13415","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13415","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13415"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13415\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13415"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13415"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13415"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}