MPINet : Metabolite Pathway Identification via Coupling of Global Metabolite Network Structure and Metabolomic Profile
المؤلفون المشاركون
Gu, Qi
Feng, Li
Shi, Xinrui
Han, Junwei
Li, Feng
Yao, Qianlan
Li, Jing
Xu, Yanjun
Sun, Zeguo
Yang, Haixiu
Zhang, Chunlong
Li, Xia
Su, Fei
Shang, Desi
Ma, Jiquan
Liu, Wei
Zhang, Yunpeng
Li, Chunquan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
High-throughput metabolomics technology, such as gas chromatography mass spectrometry, allows the analysis of hundreds of metabolites.
Understanding that these metabolites dominate the study condition from biological pathway perspective is still a significant challenge.
Pathway identification is an invaluable aid to address this issue and, thus, is urgently needed.
In this study, we developed a network-based metabolite pathway identification method, MPINet, which considers the global importance of metabolites and the unique character of metabolomic profile.
Through integrating the global metabolite functional network structure and the character of metabolomic profile, MPINet provides a more accurate metabolomic pathway analysis.
This integrative strategy simultaneously captures the global nonequivalence of metabolites in a pathway and the bias from metabolomic experimental technology.
We then applied MPINet to four different types of metabolite datasets.
In the analysis of metastatic prostate cancer dataset, we demonstrated the effectiveness of MPINet.
With the analysis of the two type 2 diabetes datasets, we show that MPINet has the potentiality for identifying novel pathways related with disease and is reliable for analyzing metabolomic data.
Finally, we extensively applied MPINet to identify drug sensitivity related pathways.
These results suggest MPINet’s effectiveness and reliability for analyzing metabolomic data across multiple different application fields.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Feng& Xu, Yanjun& Shang, Desi& Yang, Haixiu& Liu, Wei& Han, Junwei…[et al.]. 2014. MPINet : Metabolite Pathway Identification via Coupling of Global Metabolite Network Structure and Metabolomic Profile. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-463665
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Feng…[et al.]. MPINet : Metabolite Pathway Identification via Coupling of Global Metabolite Network Structure and Metabolomic Profile. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-463665
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Feng& Xu, Yanjun& Shang, Desi& Yang, Haixiu& Liu, Wei& Han, Junwei…[et al.]. MPINet : Metabolite Pathway Identification via Coupling of Global Metabolite Network Structure and Metabolomic Profile. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-463665
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-463665
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر