Ứng dụng CoNet: suy diễn mạng lưới liên kết sinh học sử dụng Cytoscape

F1000Research - Tập 5 - Trang 1519
Karoline Faust1,2,3, Jeroen Raes1,2
1Center for the Biology of Disease, VIB, Leuven 3000, Belgium
2Department of Microbiology and Immunology, REGA Institute, KU Leuven, 3000, Belgium
3Microbiology Unit, Faculty of Sciences and Bioengineering Sciences, VUB, Brussel, 1050, Belgium

Tóm tắt

Chúng tôi giới thiệu phiên bản ứng dụng Cytoscape của công cụ suy diễn mạng lưới liên kết của chúng tôi, CoNet. Mặc dù CoNet được phát triển với dữ liệu cộng đồng vi sinh vật từ các thí nghiệm giải trình tự trong tâm trí, nhưng nó được thiết kế để có tính tổng quát và có thể phát hiện các liên kết trong bất kỳ tập dữ liệu nào mà trong đó các thực thể sinh học (như gen, metabolite hoặc loài) đã được quan sát nhiều lần. Ứng dụng CoNet hỗ trợ Cytoscape 2.x và 3.x và cung cấp nhiều phương pháp suy diễn mạng, cũng có thể được kết hợp. Ở đây, chúng tôi mô tả ngắn gọn các tính năng chính của nó và minh họa việc sử dụng nó trên dữ liệu đếm vi sinh vật thu được bằng cách giải trình tự 16S rDNA của mẫu đất ở Bắc Cực. Ứng dụng CoNet có sẵn tại: http://apps.cytoscape.org/apps/conet.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

P Bork, 2015, Tara Oceans. Tara Oceans studies plankton at planetary scale. Introduction., Science., 348, 873, 10.1126/science.aac5605

J Caporaso, 2010, QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data., Nat Methods., 7, 335-336, 10.1038/nmeth.f.303

H Chu, 2010, Soil bacterial diversity in the Arctic is not fundamentally different from that found in other biomes., Environ Microbiol., 12, 2998-3006, 10.1111/j.1462-2920.2010.02277.x

E Connor, 1979, The Assembly of Species Communities: Chance or Competition?, Ecology., 60, 1132-1140, 10.2307/1936961

J Diamond, 1975, Assembly of species communities, 342-444

G Falony, 2016, Population-level analysis of gut microbiome variation., Science., 352, 560-564, 10.1126/science.aad3503

K Faust, 2012, Microbial co-occurrence relationships in the human microbiome., PLoS Comput Biol., 8, e1002606, 10.1371/journal.pcbi.1002606

K Faust, 2016, Biological network inference in Cytoscape., Zenodo., 10.5281/zenodo.55715

N Fierer, 2006, The diversity and biogeography of soil bacterial communities., Proc Natl Acad Sci U S A., 103, 626-631, 10.1073/pnas.0507535103

J Gilbert, 2014, The Earth Microbiome project: successes and aspirations., BMC Biol., 12, 69, 10.1186/s12915-014-0069-1

N Gotelli, 2002, Species Co-Occurrence: A Meta-Analysis of J. M. Diamond's Assembly Rules Model., Ecology., 83, 2091-2096, 10.2307/3072040

M Himsolt, GML: A portable Graph File Format [Online]

Z Hu, 2013, VisANT 4.0: Integrative network platform to connect genes, drugs, diseases and therapies., Nucleic Acids Res., 41, W225-W231, 10.1093/nar/gkt401

J Ladau, Lightweight, portable library for working with HDF5 BIOM files using Java [Online]

P Lee, 2005, Modularized learning of genetic interaction networks from biological annotations and mRNA expression data., Bioinformatics., 21, 2739-2747, 10.1093/bioinformatics/bti406

A Margolin, 2006, ARACNE: An algorithm for the reconstruction of gene regulatory networks in a mammalian cellular context., BMC Bioinformatics., 7, S7, 10.1186/1471-2105-7-S1-S7

D McDonald, 2012, The Biological Observation Matrix (BIOM) format or: how I learned to stop worrying and love the ome-ome., GigaScience., 1, 7, 10.1186/2047-217X-1-7

P Meyer, 2008, minet: A R/Bioconductor package for inferring large transcriptional networks using mutual information., BMC Bioinformatics., 9, 461, 10.1186/1471-2105-9-461

2012, A framework for human microbiome research., Nature., 486, 215-221, 10.1038/nature11209

2015, Qiita: report of progress towards an open access microbiome data analysis and visualization platform