Dimont博士:基于差异多组学网络的药物反应预测

虽然药物的作用和帮助已被公认患者不同,个性化药物反应预测仍然存在具有挑战性的。提出了基于单一组学测量的解决方案,网络提供了将分子相互作用纳入推理的手段。然而,如何整合包含在多种经济体中的丰富信息分层仍然是一个复杂的问题。我们提出了一种新的网络分析管道DrDimont,药物反应预测来自多元网络的差异分析。它允许进行比较两种情况之间的结论并将其转化为不同的药物响应预测。迪蒙特博士专注于分子相互作用。它确立了来自组学层内相关性的条件特定网络然后还原并结合成异质、多组分的分子网络。一种新颖的半局部、基于路径的集成步骤确保了集成结论。差异预测是通过比较特定条件集成网络。迪蒙博士的预测是可以解释的,即分子可以检索到药物高分差的来源差异。我们建议的管道利用多组学数据进行差异预测,例如,关于药物反应,并包括关于相互作用的先前信息。小插曲中的案例研究使用了克鲁格(2020)<doi:10.1016/j.cell.2020.10.036>. 软件包许可证仅适用对软件,而不是对包含的数据。

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出版: 2022-09-23
内政部: 10.32614/CRAN.包装。迪蒙特博士
作者: 凯萨琳娜·鲍姆ORCID标识[创建],波琳·希尔特ORCID标识[aut],朱利安·雨果ORCID标识[aut],斯波提·卡西亚普ORCID标识[aut],纳塔尼尔·米勒ORCID标识[aut],Justus Zeinert公司ORCID标识[自动]
维护人员: Katharina Baum<Katharina.Baum at hpi.de>
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渐晕图: 基于差分多组学网络的药物反应预测

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