Network-based GWAS
Network-based GWAS integrates conventional genome-wide association study results with biological network data — such as protein-protein interaction (PPI) networks or gene co-expression graphs — to identify disease-relevant gene modules or subnetworks. Instead of reporting only the top individual SNPs, this approach propagates association signals through molecular interaction networks, surfacing gene clusters whose collective signal implicates them in complex-trait biology even when no single variant reaches genome-wide significance alone.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- Wang, Q., Yu, H., Zhao, Z., & Jia, P. (2015). EW_dmGWAS: edge-weighted dense module search for genome-wide association studies and gene expression profiles. Bioinformatics, 31(15), 2591–2594. · URL
- Leiserson, M. D. M., Vandin, F., Wu, H.-T., Dobson, J. R., Eldridge, J. V., Thomas, J. L., Papoutsaki, A., Kim, Y., Niu, B., McLellan, M., Lawrence, M. S., Gonzalez-Perez, A., Tamborero, D., Cheng, Y., Ryslik, G. A., Lopez-Bigas, N., Getz, G., Ding, L., & Raphael, B. J. (2015). Pan-cancer network analysis identifies combinations of rare somatic mutations contributing to tumorigenesis. Nature Genetics, 47(2), 106–114. · URL
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.