The PathOlogist: an automated tool for pathway-centric analysis.
The PathOlogist: an automated tool for pathway-centric analysis.
复制标题
DOI：
10.1186/1471-2105-12-133
复制
发表时间：
2011-05-04
影响因子：
3
通讯作者：
Buetow KH
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Greenblum SI;Efroni S;Schaefer CF;Buetow KH
病理学家是一种新的工具，旨在将大量的基因表达数据转换为路径水平行为的定量描述符。该工具旨在通过考虑分子相互作用的复杂性，提供一种强大的替代方案，以寻找单基因与表型的关联。分子丰度数据被用来计算一组500多个典型分子路径中每个路径的两个度量--活性和一致性(来源：路径相互作用数据库，http://pid.nci.nih.gov).然后，该工具允许通过路径组件和结构的集成可视化、路径和样本的分级聚类以及旨在检测路径行为和临床特征之间的关联的统计分析来详细探索这些指标。病理学家提供了一种直接的方法来识别疾病中改变的功能过程，而不是单个分子。这种方法的统计能力和生物学意义使实验室研究人员和信息学分析师都很容易获得。作为一个例子，我们展示了如何使用病理学家建立基于治疗反应的有力区分乳腺癌细胞系的路径信号。
The PathOlogist is a new tool designed to transform large sets of gene expression data into quantitative descriptors of pathway-level behavior. The tool aims to provide a robust alternative to the search for single-gene-to-phenotype associations by accounting for the complexity of molecular interactions. Molecular abundance data is used to calculate two metrics - 'activity' and 'consistency' - for each pathway in a set of more than 500 canonical molecular pathways (source: Pathway Interaction Database, http://pid.nci.nih.gov). The tool then allows a detailed exploration of these metrics through integrated visualization of pathway components and structure, hierarchical clustering of pathways and samples, and statistical analyses designed to detect associations between pathway behavior and clinical features. The PathOlogist provides a straightforward means to identify the functional processes, rather than individual molecules, that are altered in disease. The statistical power and biologic significance of this approach are made easily accessible to laboratory researchers and informatics analysts alike. Here we show as an example, how the PathOlogist can be used to establish pathway signatures that robustly differentiate breast cancer cell lines based on response to treatment.
登录
查看更多内容
影响因子：
14.9
作者：
Schaefer, Carl F.;Anthony, Kira;Buetow, Kenneth H.
通讯作者：
Buetow, Kenneth H.
影响因子：
11.4
作者：
Strausberg, RL;Buetow, KH;Klausner, RD
通讯作者：
Klausner, RD
DOI：
10.1093/bioinformatics/btq182
发表时间：
2010-06-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Vaske CJ;Benz SC;Sanborn JZ;Earl D;Szeto C;Zhu J;Haussler D;Stuart JM
通讯作者：
Stuart JM
影响因子：
3
作者：
van Iersel MP;Kelder T;Pico AR;Hanspers K;Coort S;Conklin BR;Evelo C
通讯作者：
Evelo C
影响因子：
5.8
作者：
Tarca, Adi Laurentiu;Draghici, Sorin;Romero, Roberto
通讯作者：
Romero, Roberto