26.09.2017

Neue Veröffentlichung „regNet: An R package for network-based propagation of gene expression alterations“ in der Fachzeitschrift Bioinformatics

Bild Wordcloud RegNet © Michael Seifert Bild Wordcloud RegNet © Michael Seifert

RegNet

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RegNet © Michael Seifert

In Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Andreas Beyer (CECAD, Universität zu Köln) veröffentlichte Michael Seifert den Artikel „regNet: An R package for network-based propagation of gene expression alterations“ in der Fachzeitschrift Bioinformatics.

regNet nutzt Expressions- und Mutationsdaten zum Lernen von Genregulationsnetzwerken, um anschließend mittels Netzwerkflussanalysen potenzielle Einflüsse von Genexpressionsveränderungen auf krankheitsrelevante Zielgene zu bestimmen.

In dieser Publikation wurde der Nutzen von regNet in zwei Fallstudien gezeigt: (i) die Identifikation von mutmaßlichen Hauptregulatoren, die pilozytische von diffusen Astrozytomen unterscheiden und (ii) die Vorhersage von potenziellen Einflüssen von Glioblastom-spezifischen Genmutationen auf den Zellzyklus und das Überleben von Patienten.

Die Publikation finden sie unter folgendem Link.

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Katja Tampe
Letzte Änderung: 26.09.2017