Observationen att sjukdomsrelaterade proteiner ofta interagerar med varandra har underblåst utvecklingen av nätverk-baserade metoder för att belysa molekylära mekanismer av mänsklig sjukdom. Sådana metoder bygger på antagandet att protein interaktion nätverk kan ses som kartor där sjukdomar kan identifieras med lokaliserad perturbation inom ett visst område. Identifieringen av dessa områden, eller sjukdomsmoduler, är därför en förutsättning för en detaljerad undersökning av en viss patofenotyp. Även om många heuristiska metoder finns som framgångsrikt precisera sjukdom associerade moduler, de grundläggande underliggande konnektivitet mönster förblir till stor del outforskad. I detta arbete strävar vi efter att fylla denna lucka genom att analysera nätverksegenskaperna hos en omfattande corpus på 70 komplexa sjukdomar. Vi finner att sjukdomsrelaterade proteiner inte bor inom lokalt täta samhällen och istället identifiera konnektivitetsbetydelse som den mest prediktiva kvantiteten. Denna kvantitet inspirerar designen av en ny Disease Module Detection (DIAMOND) algoritm för att identifiera hela sjukdomsmodulen runt en uppsättning kända sjukdomsproteiner. Vi studerar algoritmens prestanda med hjälp av välkontrollerade syntetiska data och validerar systematiskt de identifierade områdena för en stor corpus av sjukdomar. Sjukdomar är sällan resultatet av en avvikelse i en enda gen, men involverar en hel kaskad av interaktioner mellan flera cellulära processer. För att reda ut dessa komplexa interaktioner är det nödvändigt att studera genotyp-fenotyp förhållanden i samband med proteinprotein interaktionsnätverk. Vår analys av 70 sjukdomar visar att sjukdomsproteiner är PLOS beräkningsbiologi
Den DIseAse MODule Detection (DIAMOND) algoritm av Ghiassian använde en systematisk analys av konnektivitetsmönster av sjukdomsproteiner i den mänskliga interaktionen REF.
A DIseAse MOdule Detection (DIAMOnD) Algorithm Derived from a Systematic Analysis of Connectivity Patterns of Disease Proteins in the Human Interactome
{'venue': 'PLoS computational biology', 'journal': 'PLoS computational biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}