Bakgrund: Biologiska nätverk bidrar effektivt till att avslöja den komplexa strukturen av molekylära interaktioner och att upptäcka förargener särskilt i cancersammanhang. Det kan hända att på grund av genmutationer, som till exempel när cancer fortskrider, genuttrycksnätverket genomgår en viss mängd lokaliserad omkoppling. Förmågan att upptäcka statistiska relevanta förändringar i de interaktionsmönster som induceras av sjukdomens progression kan leda till upptäckt av nya relevanta signaturer. Flera förfaranden har nyligen föreslagits för att upptäcka skillnader i delnät i parvis märkta viktade nät. Metoder: I detta dokument föreslår vi en förbättring jämfört med den senaste tekniken baserad på den Generalized Hamming Distance som antagits för att utvärdera den topologiska skillnaden mellan två nätverk och uppskatta dess statistiska signifikans. Det föreslagna förfarandet utnyttjar effektivare modellurvalskriterier för att generera p-värden för statistisk signifikans och är effektivare när det gäller beräkningstid och förutsägelsenoggrannhet än litteraturmetoder. Dessutom möjliggör strukturen för den föreslagna algoritmen ett snabbare parallelliserat genomförande. Resultat: I fallet med täta slumpmässiga geometriska nätverk är den föreslagna metoden 10-15x snabbare och uppnår 5-10% högre AUC, Precision/Recall, och Kappa-värde än state-of-the-art. Vi rapporterar också tillämpningen av metoden för att dissekera skillnaden mellan de regulatoriska nätverken av IDH-mutant kontra IDH-vildtyp gliomcancer. I ett sådant fall kan vår metod identifiera några nyligen rapporterade regulatorer samt nya viktiga kandidater. Slutsatser: Vi visar att vårt nätverk skiljer sig åt förfarande kan effektivt och effektivt upptäcka statistiska betydande nätverk omkopplingar i olika förhållanden. När det tillämpas för att upptäcka de viktigaste skillnaderna mellan nätverken av IDH-mutant och IDH-vild-typ glioma tumörer, väljer det korrekt delnätverk centrerade på viktiga viktiga regulatorer av dessa två olika subtyper. Dessutom belyser dess tillämpning flera nya kandidater som inte kan upptäckas med hjälp av standardiserade metoder baserade på ett enda nätverk.
Mall m.fl. REF utvecklade ett förfarande för att identifiera statistiskt signifikanta förändringar i topologin för biologiska nätverk.
Detection of statistically significant network changes in complex biological networks
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}