Causal analysis approaches in Ingenuity Pathway Analysis.
Causal analysis approaches in Ingenuity Pathway Analysis.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btt703
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发表时间：
2014-02-15
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tugendreich S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Krämer A;Green J;Pollard J Jr;Tugendreich S
动机：先前的生物学知识极大地促进了基因表达数据的有意义的解释。从文献中策划的个体关系构建的因果网络特别适合这项任务，因为它们创建了解释数据集中观察到的表达变化的机制假设。结果如下：我们提出并讨论了一套算法和工具的推理和评分调控网络上游的基因表达数据的基础上，一个大规模的因果关系网络来自Inconsistency知识库。我们将该方法扩展到预测下游对生物功能和疾病的影响，并通过将其应用于示例数据集来证明我们方法的有效性。可用性：因果分析工具“上游调节器分析”、“机制网络”、“因果网络分析”和“下游效应分析”已在不确定性途径分析（IPA，www.example.com）中实施和提供http://www.ingenuity.com。补充信息：补充材料可在Bioinformatics在线获得。
Motivation: Prior biological knowledge greatly facilitates the meaningful interpretation of gene-expression data. Causal networks constructed from individual relationships curated from the literature are particularly suited for this task, since they create mechanistic hypotheses that explain the expression changes observed in datasets. Results: We present and discuss a suite of algorithms and tools for inferring and scoring regulator networks upstream of gene-expression data based on a large-scale causal network derived from the Ingenuity Knowledge Base. We extend the method to predict downstream effects on biological functions and diseases and demonstrate the validity of our approach by applying it to example datasets. Availability: The causal analytics tools ‘Upstream Regulator Analysis', ‘Mechanistic Networks', ‘Causal Network Analysis' and ‘Downstream Effects Analysis' are implemented and available within Ingenuity Pathway Analysis (IPA, http://www.ingenuity.com). Supplementary information: Supplementary material is available at Bioinformatics online.
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影响因子：
4.5
作者：
Lin CY;Vega VB;Thomsen JS;Zhang T;Kong SL;Xie M;Chiu KP;Lipovich L;Barnett DH;Stossi F;Yeo A;George J;Kuznetsov VA;Lee YK;Charn TH;Palanisamy N;Miller LD;Cheung E;Katzenellenbogen BS;Ruan Y;Bourque G;Wei CL;Liu ET
通讯作者：
Liu ET
影响因子：
5.8
作者：
Chindelevitch, Leonid;Ziemek, Daniel;Huang, Enoch S.
通讯作者：
Huang, Enoch S.
影响因子：
5.5
作者：
Viemann, Dorothee;Goebeler, Matthias;Roth, Johannes
通讯作者：
Roth, Johannes
影响因子：
6.2
作者：
SHNEIDERMAN, B
通讯作者：
SHNEIDERMAN, B
影响因子：
3
作者：
Chindelevitch, Leonid;Loh, Po-Ru;Ziemek, Daniel
通讯作者：
Ziemek, Daniel