På grund av framsteg i fråga om biologisk information med hög genomströmning samlas biologisk information in i databaser i en häpnadsväckande takt, vilket kräver nya beräkningsmetoder som behandlar insamlade data till ny kunskap i rätt tid. I denna studie föreslår vi en beräkningsram för att upptäcka modulstruktur, relationer och regularitet i komplexa data. Ramverket använder en semantisk-bevarande ordförråd för att omvandla register över biologiska annoteringar av ett objekt, såsom en organism, gen, kemisk eller sekvens, till nätverk (Anets) av de associerade annoteringar. Ett samband mellan ett par annoteringar i ett Anet bestäms av likheten mellan deras kooccurrence mönster och alla andra annoteringar i data. Denna funktion fångar associationer mellan annoteringar som inte nödvändigtvis samträffar med varandra och underlättar upptäckt av de viktigaste sambanden i de insamlade data genom klusterering och visualisering av Anet. För att visa detta tillvägagångssätt tillämpade vi ramverket för analys av metadata från Genomes OnLine-databasen och tog fram en biologisk karta över sekvenserade prokaryotiska organismer med tre stora grupper av metadata som representerar patogener, miljöisolat och växtsymbionter.
Tatiana V. Karpinets m.fl. REF tillämpade metoden på GOLD-dataseten och visade förmågan att identifiera de signifikanta sambanden mellan biologiska annoteringar som i synnerhet inte sammanfaller med varandra.
Analyzing large biological datasets with association networks
{'venue': 'Nucleic Acids Research', 'journal': 'Nucleic Acids Research', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}