DiffCoEx: a simple and sensitive method to find differentially coexpressed gene modules.
DiffCoEx: a simple and sensitive method to find differentially coexpressed gene modules.
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DOI：
10.1186/1471-2105-11-497
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发表时间：
2010-10-06
影响因子：
3
通讯作者：
Jansen RC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tesson BM;Breitling R;Jansen RC
大型微阵列数据集使得可以通过共表达分析来研究基因调控。尽管已经开发了多种方法来识别两种条件之间的差异表达基因，但差异共表达分析领域仍然相对较新。更具体地说，迄今为止还没有灵敏且非靶向的方法来识别在两种条件下差异共表达的基因模块（也称为基因集或基因簇）。在这里，敏感和非针对性意味着该方法应该能够通过基于共享但微妙的差异相关模式对基因进行分组来构建从头模块。我们提出了 DiffCoEx，这是一种识别相关模式变化的新方法，它建立在常用的共表达分析加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 框架的基础上。我们通过识别大鼠癌症数据集中的生物学相关的差异共表达模块来证明其有用性。 DiffCoEx 是一种简单而灵敏的方法，用于识别多种条件之间的基因共表达差异。
Large microarray datasets have enabled gene regulation to be studied through coexpression analysis. While numerous methods have been developed for identifying differentially expressed genes between two conditions, the field of differential coexpression analysis is still relatively new. More specifically, there is so far no sensitive and untargeted method to identify gene modules (also known as gene sets or clusters) that are differentially coexpressed between two conditions. Here, sensitive and untargeted means that the method should be able to construct de novo modules by grouping genes based on shared, but subtle, differential correlation patterns. We present DiffCoEx, a novel method for identifying correlation pattern changes, which builds on the commonly used Weighted Gene Coexpression Network Analysis (WGCNA) framework for coexpression analysis. We demonstrate its usefulness by identifying biologically relevant, differentially coexpressed modules in a rat cancer dataset. DiffCoEx is a simple and sensitive method to identify gene coexpression differences between multiple conditions.
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WGCNA：用于加权相关网络分析的 R 包。
影响因子：
3
作者：
Langfelder P;Horvath S
通讯作者：
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作者：
Southworth LK;Owen AB;Kim SK
通讯作者：
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作者：
Stemmer, Kerstin;Ellinger-Ziegelbauer, Heidrun;Dietrich, Daniel R.
通讯作者：
Dietrich, Daniel R.
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp502
发表时间：
2009-11-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Choi Y;Kendziorski C
通讯作者：
Kendziorski C
影响因子：
3
作者：
Watson M
通讯作者：
Watson M