リアクトーム経路解析:高性能メモリ内アプローチ

FABREGAT Antonio; FABREGAT Antonio; SIDIROPOULOS Konstantinos; VITERI Guilherme; FORNER Oscar; MARIN-GARCIA Pablo; MARIN-GARCIA Pablo; ARNAU Vicente; D’EUSTACHIO Peter; STEIN Lincoln; STEIN Lincoln; HERMJAKOB Henning; HERMJAKOB Henning

文献

J-GLOBAL ID：201702228778299894 整理番号：17A0658759

リアクトーム経路解析:高性能メモリ内アプローチ

Reactome pathway analysis: a high-performance in-memory approach

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資料名：
巻： 18 号： Mar ページ： 18:142 (WEB ONLY) 発行年： 2017年03月
JST資料番号： U7025A ISSN： 1471-2105 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

背景:リアクトームは,基礎研究,ゲノム解析,モデリング,システム生物学および教育をサポートするために,経路知識の可視化,解釈および分析のためのバイオインフォマティクスツールを提供することを目指している。経路分析法は,生理学的および生物医学的研究において幅広い用途を有する。分析方法の性能の観点からの主な問題の1つは,データサンプルの絶えず増大するサイズである。結果:ここでは,十分に確立された過剰表現解析手法の新しい高性能メモリ内実装を開発した。この目標を達成するために,過剰表現分析方法を4つの異なるステップに分割し,それぞれについて特定のデータ構造を使用して性能を向上させ,メモリ占有量を最小化した。ユーザサンプルの識別子がリアクトームのエンティティに対応するかどうかを調べるという最初のステップは,ルックアップテーブルとしての基数ツリーを用いてアドレス指定した。第2ステップでは,蛋白質,化学物質,他の種のそれらのオーソログと,複合体およびセット中のそれらの組成物をモデル化し,グラフ処理した。結果を集約して統計を計算する第3および第4ステップは,二重リンクツリーを用いて解決した。結論:リアクトームは高度に最適化したメモリ内のデータ構造とアルゴリズムを使用して,安定した高性能経路解析サービスを実現し,ゲノムワイドデータセットの解析を数秒で可能にし,ハイスループットデータのインタラクティブ探索および解析を可能にする。提案した経路解析アプローチは,リアクトーム制作Webサイトで,プログラムアクセス用のAnalysisServiceまたはPathwayBrowserに統合されたユーザ提出インターフェースを介して利用できる。リアクトームはオープンデータおよびオープンソースプロジェクトであり,ここで説明しているものを含め,全てのソースコードはReactome GitHub(https://github.com/reactome/)のAnalysisToolsリポジトリにある。(翻訳著者抄録)

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生物科学研究法一般 , 分子・遺伝情報処理

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