Causal interactions from proteomic profiles: Molecular data meet pathway knowledge
Rattachement africain : us, tr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We present a computational method to infer causal mechanisms in cell biology by analyzing changes in high-throughput proteomic profiles on the background of prior knowledge captured in biochemical reaction knowledge bases. The method mimics a biologist's traditional approach of explaining changes in data using prior knowledge but does this at the scale of hundreds of thousands of reactions. This is a specific example of how to automate scientific reasoning processes and illustrates the power of mapping from experimental data to prior knowledge via logic programming. The identified mechanisms can explain how experimental and physiological perturbations, propagating in a network of reactions, affect cellular responses and their phenotypic consequences. Causal pathway analysis is a powerful and flexible discovery tool for a wide range of cellular profiling data types and biological questions. The automated causation inference tool, as well as the source code, are freely available at http://causalpath.org.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Causal interactions from proteomic profiles: Molecular data meet pathway knowledge
- Date Crossref
- 01/06/2021
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Massachusetts Boston Computer Science Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Dana-Farber Cancer Institute cBio Center for Computational and Systems Biology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
The University of Texas MD Anderson Cancer Center Department of Bioinformatics and Computational Biology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Oregon Health & Science University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Bilkent University Computer Engineering Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Broad Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Battelle pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Pacific Northwest National Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Oregon Health and Science University Computational Biology Program pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Cogen Therapeutics pays non établi dans la noticeInstitution
-
Pacific Northwest National Laboratories pays non établi dans la noticeInstitution
Computer Science Department — University of Massachusetts Boston, Harvard University et cBio Center for Computational and Systems Biology — Dana-Farber Cancer Institute, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.