Un estudio sobre medidas de centralidad de grafos de diferentes enfermedades debido a la secuenciación de ADN
Autores: Muhiuddin, Ghulam; Samanta, Sovan; Aljohani, Abdulrahman F.; Alkhaibari, Abeer M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un estudio sobre medidas de centralidad de grafos de diferentes enfermedades debido a la secuenciación de ADN
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Enfermedades raras
Genes
Enfoque de red
Módulos fenotípicos
Mutaciones genéticas
Medidas de centralidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Las enfermedades raras suelen estar causadas por defectos genéticos únicos que afectan a varios procesos biológicos en diferentes escalas. Sin embargo, es un desafío identificar los genes causales y comprender los mecanismos moleculares de estas enfermedades. En este artículo, presentamos un enfoque de red multiplex para estudiar la relación entre las enfermedades humanas y los genes. Construimos una red de enfermedades humanas (HDN) y una red del genoma humano (HGN) basadas en asociaciones genotipo-fenotipo e interacciones génicas, respectivamente. Analizamos 3771 enfermedades raras y encontramos módulos fenotípicos distintos dentro de cada dimensión que reflejan los efectos funcionales de las mutaciones génicas. Estos módulos también pueden utilizarse para predecir nuevos candidatos génicos para enfermedades raras no resueltas y para explorar el impacto transversal de las perturbaciones génicas. Calculamos diversas medidas de centralidad para ambas redes y las comparamos. Nuestro hallazgo principal es que las enfermedades están débilmente conectadas en el HDN, mientras que los genes están fuertemente conectados en el HGN. Esto implica que las enfermedades están relativamente aisladas entre sí, mientras que los genes están involucrados en múltiples procesos biológicos. Este resultado tiene implicaciones para comprender la transmisión de enfermedades infecciosas y el desarrollo de intervenciones terapéuticas. También mostramos que no todas las enfermedades tienen el mismo potencial para propagar infecciones a otras partes del cuerpo, dependiendo de su centralidad en el HDN. Nuestros resultados muestran que el formalismo del módulo fenotípico puede capturar la complejidad de las enfermedades raras más allá de las simples redes de interacción física y puede aplicarse para estudiar enfermedades derivadas de errores en la secuenciación del ADN (Ácido Desoxirribonucleico). Este estudio proporciona un marco novedoso basado en redes para integrar datos multi-escalares y avanzar en la comprensión y diagnóstico de enfermedades genéticas raras.
Descripción
Las enfermedades raras suelen estar causadas por defectos genéticos únicos que afectan a varios procesos biológicos en diferentes escalas. Sin embargo, es un desafío identificar los genes causales y comprender los mecanismos moleculares de estas enfermedades. En este artículo, presentamos un enfoque de red multiplex para estudiar la relación entre las enfermedades humanas y los genes. Construimos una red de enfermedades humanas (HDN) y una red del genoma humano (HGN) basadas en asociaciones genotipo-fenotipo e interacciones génicas, respectivamente. Analizamos 3771 enfermedades raras y encontramos módulos fenotípicos distintos dentro de cada dimensión que reflejan los efectos funcionales de las mutaciones génicas. Estos módulos también pueden utilizarse para predecir nuevos candidatos génicos para enfermedades raras no resueltas y para explorar el impacto transversal de las perturbaciones génicas. Calculamos diversas medidas de centralidad para ambas redes y las comparamos. Nuestro hallazgo principal es que las enfermedades están débilmente conectadas en el HDN, mientras que los genes están fuertemente conectados en el HGN. Esto implica que las enfermedades están relativamente aisladas entre sí, mientras que los genes están involucrados en múltiples procesos biológicos. Este resultado tiene implicaciones para comprender la transmisión de enfermedades infecciosas y el desarrollo de intervenciones terapéuticas. También mostramos que no todas las enfermedades tienen el mismo potencial para propagar infecciones a otras partes del cuerpo, dependiendo de su centralidad en el HDN. Nuestros resultados muestran que el formalismo del módulo fenotípico puede capturar la complejidad de las enfermedades raras más allá de las simples redes de interacción física y puede aplicarse para estudiar enfermedades derivadas de errores en la secuenciación del ADN (Ácido Desoxirribonucleico). Este estudio proporciona un marco novedoso basado en redes para integrar datos multi-escalares y avanzar en la comprensión y diagnóstico de enfermedades genéticas raras.