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.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.