Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

GAIL: An interactive webserver for inference and dynamic visualization of gene-gene associations based on gene ontology guided mining of biomedical literature.

Tytuł:
GAIL: An interactive webserver for inference and dynamic visualization of gene-gene associations based on gene ontology guided mining of biomedical literature.
Autorzy:
Daniel Couch
Zhenning Yu
Jin Hyun Nam
Carter Allen
Paula S Ramos
Willian A da Silveira
Kelly J Hunt
Edward S Hazard
Gary Hardiman
Andrew Lawson
Dongjun Chung
Temat:
Medicine
Science
Źródło:
PLoS ONE, Vol 14, Iss 7, p e0219195 (2019)
Wydawca:
Public Library of Science (PLoS), 2019.
Rok publikacji:
2019
Kolekcja:
LCC:Medicine
LCC:Science
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
1932-6203
Relacje:
https://doaj.org/toc/1932-6203
DOI:
10.1371/journal.pone.0219195
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/4a819a99fbe748449fef69798c49b101  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.4a819a99fbe748449fef69798c49b101
Czasopismo naukowe
In systems biology, inference of functional associations among genes is compelling because the construction of functional association networks facilitates biomarker discovery. Specifically, such gene associations in human can help identify putative biomarkers that can be used as diagnostic tools in treating patients. Although biomedical literature is considered a valuable data source for this task, currently only a limited number of webservers are available for mining gene-gene associations from the vast amount of biomedical literature using text mining techniques. Moreover, these webservers often have limited coverage of biomedical literature and also lack efficient and user-friendly tools to interpret and visualize mined relationships among genes. To address these limitations, we developed GAIL (Gene-gene Association Inference based on biomedical Literature), an interactive webserver that infers human gene-gene associations from Gene Ontology (GO) guided biomedical literature mining and provides dynamic visualization of the resulting association networks and various gene set enrichment analysis tools. We evaluate the utility and performance of GAIL with applications to gene signatures associated with systemic lupus erythematosus and breast cancer. Results show that GAIL allows effective interrogation and visualization of gene-gene networks and their subnetworks, which facilitates biological understanding of gene-gene associations. GAIL is available at http://chunglab.io/GAIL/.
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do pełnego tekstu.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies