Новый алгоритм поможет эффективнее использовать достижения медицинской генетики

Исследователи из медицинской школы “Гора Синай” (штат Нью-Йорк) создали метод с целью проведения выявления и глубокого анализа разных биологических корреляций. Его главным воплощением стал веб-ориентированный инструмент Genes2FANs, служащий для установления связей между перечнями генов и кодируемых ими белков.

Genes2FANs применяет сетевые базы данных, которые содержат громадные количества медицинской информации в структурированном виде. Программа приобретает на входе перечень генов и определяет все узнаваемые обоюдные влияния между ними.

Помимо этого, пользователь может ввести любой поисковый запрос из терминов PubMed. Посредством приложения GeneRIF он машинально преобразуется в перечень связанных с ним генов.

Со своей стороны, данный перечень после этого возможно применять в качестве входных данных для уточняющего запроса. К примеру, разработчики методики применили Genes2FANs для определения генетической базы у 90 отлично изученных болезней. Полученные результаты отлично согласовывались с известными фактами.

Предварительные изучения продемонстрировали, что фактически для всех видов рака установлена преимущественная сообщение на уровне белок-протеиновых сотрудничеств, тогда как у других заболеваний, не являющихся злокачественными (к примеру, аутизма либо сахарного диабета второго типа) такие связи предложенным способом не обнаруживаются.

различные оболочки и Новый алгоритм для баз данных на его базе смогут оказать помощь при обнаружении вторых биологических связей. На очереди поиск корреляций между приёмом лекарственных препаратов и развитием эффектов (как терапевтических, так и нежелательных).

Методы поиска корреляций среди комплектов генов, белков и громадного количества разрозненных медицинских фактов воображаю сокровище при разработке действенных методов выявления лечения и стратегий причин болезней

Genes2FANs дешёв на сайте медицинской школы.

Случайное видео:


Интересные записи: