Large-scale regulatory and signaling network ...
Type de document :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
DOI :
PMID :
Titre :
Large-scale regulatory and signaling network assembly through linked open data
Auteur(s) :
Lefebvre, Marie [Auteur]
Biologie du fruit et pathologie [BFP]
Gaignard, Alban [Auteur]
ITX - unité de recherche de l'institut du thorax [ITX]
Folschette, Maxime [Auteur]
BioComputing
Centrale Lille
Bourdon, Jérémie [Auteur]
Combinatoire et Bioinformatique [LS2N - équipe COMBI]
Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques [UN UFR ST]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Guziolowski, Carito [Auteur]
Combinatoire et Bioinformatique [LS2N - équipe COMBI]
École Centrale de Nantes [ECN]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Biologie du fruit et pathologie [BFP]
Gaignard, Alban [Auteur]
ITX - unité de recherche de l'institut du thorax [ITX]
Folschette, Maxime [Auteur]
BioComputing
Centrale Lille
Bourdon, Jérémie [Auteur]
Combinatoire et Bioinformatique [LS2N - équipe COMBI]
Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques [UN UFR ST]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Guziolowski, Carito [Auteur]
Combinatoire et Bioinformatique [LS2N - équipe COMBI]
École Centrale de Nantes [ECN]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Titre de la revue :
Database - The journal of Biological Databases and Curation
Pagination :
baaa113
Éditeur :
Oxford University Press
Date de publication :
2021
ISSN :
1758-0463
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Bio-informatique [q-bio.QM]
Sciences du Vivant [q-bio]/Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
Informatique [cs]/Base de données [cs.DB]
Sciences du Vivant [q-bio]
Sciences du Vivant [q-bio]/Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
Informatique [cs]/Base de données [cs.DB]
Sciences du Vivant [q-bio]
Résumé en anglais : [en]
Huge efforts are currently underway to address the organization of biological knowledge through linked open databases. These databases can be automatically queried to reconstruct regulatory and signaling networks. However, ...
Lire la suite >Huge efforts are currently underway to address the organization of biological knowledge through linked open databases. These databases can be automatically queried to reconstruct regulatory and signaling networks. However, assembling networks implies manual operations due to sourcespecific identification of biological entities and relationships, multiple life-science databases with redundant information, and the difficulty of recovering logical flows in biological pathways. We propose a framework based on Semantic Web technologies to automate the reconstruction of largescale regulatory and signaling networks in the context of tumor cells modeling and drug screening. The proposed tool is pyBRAvo (python Biological netwoRk Assembly), and here we have applied it to a dataset of 910 gene expression measurements issued from liver cancer patients. The tool is publicly available at https://github.com/pyBRAvo/pyBRAvoLire moins >
Lire la suite >Huge efforts are currently underway to address the organization of biological knowledge through linked open databases. These databases can be automatically queried to reconstruct regulatory and signaling networks. However, assembling networks implies manual operations due to sourcespecific identification of biological entities and relationships, multiple life-science databases with redundant information, and the difficulty of recovering logical flows in biological pathways. We propose a framework based on Semantic Web technologies to automate the reconstruction of largescale regulatory and signaling networks in the context of tumor cells modeling and drug screening. The proposed tool is pyBRAvo (python Biological netwoRk Assembly), and here we have applied it to a dataset of 910 gene expression measurements issued from liver cancer patients. The tool is publicly available at https://github.com/pyBRAvo/pyBRAvoLire moins >
Langue :
Anglais
Vulgarisation :
Non
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Source :
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