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蛋白质组跨数据集整合框架及乳腺癌应用

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AI 综述

作者团队开发了基于差异变化方向的蛋白质组网络整合框架,并应用于公共蛋白质组数据集:将两两对比定义为差异蛋白质组谱,用比值比量化上调与下调蛋白的一致性,把显著谱对可视化为整合网络。 在抗癌药物多柔比星处理与对照的 MCF-7 比较中,该比较成为网络中心枢纽;乳腺癌蛋白质组谱围绕其聚类,并与肿瘤分期相关(p = 0.03)。富集分析显示脂质和胆固醇相关通路过度代表。 作者团队公开了蛋白质组网络整合的源代码。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月23日
  1. Bioinformatics Advances
    基于倍数变化方向性的跨数据集蛋白质组网络整合框架

    一个基于差异变化方向的蛋白质组整合框架被用于公共蛋白质组数据集,通过倍数变化方向性实现跨数据集比较。研究将两两对比定义为差异蛋白质组谱,用比值比量化上调与下调蛋白的一致性,并将显著谱对可视化为整合网络。在抗癌药物多柔比星处理 vs 对照的 MCF-7 比较成为网络中心枢纽,乳腺癌蛋白质组谱围绕其聚类并与肿瘤分期相关(p = 0.03)。富集分析显示脂质和胆固醇相关通路过度代表。蛋白质组网络整合的源代码已公开。

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