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dc.contributor.author
Dussaut, Julieta Sol
dc.contributor.author
Cecchini, Rocío Luján
dc.contributor.author
Gallo, Cristian Andrés
dc.contributor.author
Ponzoni, Ignacio
dc.contributor.author
Carballido, Jessica Andrea
dc.date.available
2018-08-02T19:17:23Z
dc.date.issued
2016-11
dc.identifier.citation
Dussaut, Julieta Sol; Cecchini, Rocío Luján; Gallo, Cristian Andrés; Ponzoni, Ignacio; Carballido, Jessica Andrea; A review of software tools for pathway crosstalk inference; Bentham Science Publishers; Current Bioinformatics; 13; 1; 11-2016; 64-72
dc.identifier.issn
1574-8936
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/53949
dc.description.abstract
Background: We are living in an era that is in general characterized by a lot of data but little information. An enormous amount of biological data collected over several years is now presented as annotations and databases. In this context, all this data properly combined and grouped has great potential for enabling novel discoveries which would then, finally and hopefully, lead to advances in biology and medicine. The inference of different kinds of relations between pathways constitutes a challenging step towards the analysis of all these sources of biological data. Objective: This review article aims at outlining several methods that analyze associations between pathways starting from different sources of information, namely the internet, databases, and/or gene expression data. Methods: The article consists of a summary of the most important methods for pathway networks inference and arranges them according to the data they use as well as the findings they provide. Results: The advantages and drawbacks of each considered methodology are presented, as well as a taxonomy tree and summary table as an overview of the discussion. Conclusion: The methods explained in this paper consist especially of those that explore the concept of associations between pathways using microarray experimental data and/or topological or curated information. Each strategy was introduced, classified and analyzed. The identification of different kinds of associations between pathways plays a central role in systems biology, revealing information which is undetectable at a gene level. Therefore, a comprehensible understanding of the benefits and limitations of these approaches could be the key to the development of new computational strategies for genome-wide analysis.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Bentham Science Publishers
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Inference Methods
dc.subject
Microarray Data
dc.subject
Pathway Enrichment
dc.subject
Relations Between Pathways
dc.subject
Topological Pathway Information
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
A review of software tools for pathway crosstalk inference
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-06-28T13:53:51Z
dc.journal.volume
13
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
64-72
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.journal.ciudad
Oak Park
dc.description.fil
Fil: Dussaut, Julieta Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Cecchini, Rocío Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gallo, Cristian Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Current Bioinformatics
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.eurekaselect.com/147620/article
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.2174/1574893611666161123123204


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