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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Network module detection

A set of correlated and coexpressed genes, often referred as a functional module, play a synergistic role during any disease or any biological activity. Genes participating in a common module may cause clinically similar diseases and shares the common genetic origin of their associated disease phenotypes. Identifying such modules may be helpful in system-level understanding of biological and cellular processes or the pathophysiologic basis of associated diseases. Formally, we can define a network module as follows:

Definition 6.5.1 (Network module). Given a network $\mathcal{G}$, a network module $\mathcal{M}_i=\left{\mathcal{V}^{\prime}, \mathcal{E}^{\prime}\right}$ is a densely connected subgraph of $\mathcal{G}$ $\left(\mathcal{M}_i \subseteq \mathcal{G}\right)$, where interconnectivity of $\mathcal{V}^{\prime}$ with respect to $\mathcal{E}^{\prime} \subseteq \mathcal{E}$ is higher in comparison to the rest of $\mathcal{V}$, i.e., $\mathcal{V}-\mathcal{V}^{\prime}$.

The first step in this analysis is the building of (weighted or unweighted) graph starting from experimental data. Next, a network module or community detection method is applied. Community discovery algorithm may be categorized using different parameters [24], e.g., on the nature of discovered modules (overlapping or not), on their structure (densely connected subgraph, graphlet-based). Here, we do not propose any other classification, and we selected some state-of-the-art algorithms, and we categorized them into two broad classes: (i) algorithms developed specifically for gene expression analysis, and (ii) algorithm for network analysis that may be used for such networks.

WGCNA [37] is a popular method to detect modules from gene networks. It receives the coexpression network as input representing correlations, and it applies a soft thresholding to remove the possibility of non-relevant edges under the hypothesis that communities are made of relevant edges. After the thresholding, it employs a fuzzy approach to extract (possibly overlapping) mod- ules without any hypothesis on the internal structure.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Ranking key diseased genes using network analysis

To study the causes of complex diseases, researchers focus on detecting subnetwork of functionally interrelated genes forming a functional module. However, not all the genes within a module play key roles in disease formation. Rather, a very few genes are the pivotal genes. The latter are called marker genes. They are responsible for disrupting the normal cellular functionalities, causing diseases. They are often identified as transcription factor (TF) genes. TF binds with the promoter region of target genes and lead to abnormal expression of the genes. Identifying such key genes responsible for the formation of disease networks may help in designing disease-specific drugs. A number of prioritization schemes have been proposed in different literature. Majority of them adopt centrality analysis of the disease subnetworks. It has been observed that the outcome of such biomarker ranking or prioritization scheme is sensitive towards the input network.
Detection of marker genes responsible for a genetic disease is a difficult task. Many researchers have dedicated their work in detecting such genes using various ranking techniques. Cluvian [43] identifies key genes that are possibly responsible for Alzheimer’s disease by analyzing modules derived from Alzheimer’s disease (AD) coexpression networks. The networks first extract AD submodules and rank them based on $\mathrm{AD}$ pathway enrichment scores. Top ranked modules are further analyzed topologically to identify central or hub genes, which are the potential key genes responsible for AD. In [39,48], they devised a ranking scheme using varied correlation measurements for the improvement of microarray and RNA-seq-based global and targeted coexpression networks. In addition to ordering genes based on fold change across the data, they also consider all three cell type-associated measures.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|CSCl5352


统计代写|网络分析代写网络分析代考|网络模块检测

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一组相关和共表达的基因,通常被称为功能模块,在任何疾病或任何生物活动中发挥协同作用。参与一个共同模块的基因可能导致临床相似的疾病,并共享其相关疾病表型的共同遗传起源。识别这些模块可能有助于在系统层面上理解生物和细胞过程或相关疾病的病理生理学基础。形式上,我们可以这样定义网络模块:


定义6.5.1(网络模块)。给定一个网络$\mathcal{G}$,网络模块$\mathcal{M}_i=\left{\mathcal{V}^{\prime}, \mathcal{E}^{\prime}\right}$是$\mathcal{G}$$\left(\mathcal{M}_i \subseteq \mathcal{G}\right)$的密连子图,其中$\mathcal{V}^{\prime}$相对于$\mathcal{E}^{\prime} \subseteq \mathcal{E}$的互联性高于$\mathcal{V}$的其余部分,即$\mathcal{V}-\mathcal{V}^{\prime}$。


这一分析的第一步是从实验数据开始构建(加权或非加权)图。接下来,应用网络模块或团体检测方法。社区发现算法可以使用不同的参数[24]进行分类,例如,根据所发现模块的性质(重叠与否),根据它们的结构(密集连接子图,基于graphlet)。在这里,我们不提出任何其他的分类,我们选择了一些最先进的算法,并将它们分为两大类:(i)专门为基因表达分析开发的算法,(ii)可能用于这类网络的网络分析算法

WGCNA[37]是一种从基因网络中检测模块的常用方法。该算法将共表达式网络作为表示相关性的输入,在假设社区是由相关边组成的前提下,采用软阈值去除非相关边的可能性。阈值化后,在不对内部结构作任何假设的情况下,采用模糊方法提取(可能重叠的)模。

统计代写|网络分析代写网络分析代考|使用网络分析对关键患病基因进行排序

.使用网络分析对关键患病基因进行排序


为了研究复杂疾病的原因,研究人员专注于检测形成功能模块的功能相关基因的子网络。然而,并非模块内的所有基因都在疾病形成中发挥关键作用。相反,只有极少数基因是关键基因。后者被称为标记基因。它们负责破坏正常的细胞功能,导致疾病。它们通常被鉴定为转录因子(TF)基因。TF与靶基因的启动子区结合,导致基因异常表达。识别这些负责疾病网络形成的关键基因可能有助于设计针对疾病的药物。在不同的文献中已经提出了许多优先排序方案。多数采用疾病子网络的中心性分析。据观察,这种生物标志物排序或优先排序方案的结果对输入网络很敏感。检测与遗传疾病有关的标记基因是一项艰巨的任务。许多研究人员致力于利用各种排序技术来检测这类基因。Cluvian[43]通过分析来自阿尔茨海默病(AD)共表达网络的模块,确定了可能与阿尔茨海默病有关的关键基因。网络首先提取AD子模块,并根据$\mathrm{AD}$路径富集分数对它们进行排名。对排名靠前的模块进行进一步的拓扑分析,以确定可能导致AD的中心或枢纽基因。在[39,48]中,他们设计了一种使用各种相关测量来改进基于微阵列和rna -seq的全局和靶向共表达网络的排名方案。除了根据数据的折叠变化为基因排序外,他们还考虑了所有三种与细胞类型相关的测量方法。

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