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Statements

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dbr:Gene_co-expression_network
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基因共表达网络 شبكة التعبير الجيني المشترك Réseaux de co-expression de gènes Gene co-expression network
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基因共表达网络是一种无向图，每个节点代表基因，如果二者存在明显的关系，就用一个边连接两个节点。 对不同的样本或者不同的实验条件建立基因表达谱后，可以通过查看不同样本间产生相似表达模式的基因对建立基因共表达网络。原因是，两个共表达基因在不同的样本中应以相同模式变化。共同表达的基因是由同一转录控制程序控制、功能相关、同一通路或蛋白结构的组成部分，所以基因共表达网络具有生物学意义。 基因共表达网络不指定共表达关系的方向和类型。然而在基因调控网络中，边是有方向的，代表着反应、变换、互作、激活或者抑制的生化过程。而基因共表达网络并不尝试判定因果关系，边只代表基因之间的相关或者依赖关系。有类似功能或参与统一生物功能的基因会产生很多相互作用，在基因共表达网络中会体现为模块或连接丰富的子图。 基因共表达网络一般是用高通量基因表达谱技术（如微阵列和RNA测序）生成的数据集建立的。 شبكة التعبير الجيني المشترك هي رسم بياني غير موجه، تتوافق فيه كل عقدة مع جين ويتصل كل زوج من العقد بحافة في حال وجود علاقة تعبير مشترك ملحوظة بينهما. مع وجود ملفات التعبير الجيني الخاصة بعدد من الجينات لعدة عينات أو ظروف تجريبية، يمكن إنشاء شبكة تعبير جيني مشترك من خلال إيجاد أزواج الجينات التي تظهر نمط تعبير متماثل عبر العينات، نظرًا إلى ارتفاع مستويات نسخ جيني التعبير المشترك وانخفاضها معًا عبر العينات. تمتلك شبكات التعبير الجيني المشترك أهمية بيولوجية نظرًا إلى التحكم في جيني التعبير المشترك بواسطة برنامج تنظيم النسخ نفسه، أو ارتباطهما وظيفيًا أو تشكيلهما عضوين من مسار واحد أو معقد بروتين واحد. L'expression d'un gène est la transcription et la traduction d'un gène en ARN messager et donc en protéines (sauf cas des micro ARN). Il y a co-expression quand plusieurs gènes s'expriment dans des conditions similaires.Un réseau de co-expression de gène (GCN) est un graphe, où chaque nœud correspond à un gène et où une paire de nœuds est reliée par un arc s'il existe une relation significative de co-expression entre eux. Un réseau de co-expression de gène peut être construit, si l'on dispose de suffisamment de profils d'expression de gènes, en provenance de plusieurs échantillons ou d'expérimentations, en recherchant des paires de gènes qui ont un modèle d'expression similaire. C'est-à-dire un modèle d'expression où les niveaux de transcription de deux gènes exprimés conjointement montent A gene co-expression network (GCN) is an undirected graph, where each node corresponds to a gene, and a pair of nodes is connected with an edge if there is a significant co-expression relationship between them. Having gene expression profiles of a number of genes for several samples or experimental conditions, a gene co-expression network can be constructed by looking for pairs of genes which show a similar expression pattern across samples, since the transcript levels of two co-expressed genes rise and fall together across samples. Gene co-expression networks are of biological interest since co-expressed genes are controlled by the same transcriptional regulatory program, functionally related, or members of the same pathway or protein complex.
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شبكة التعبير الجيني المشترك هي رسم بياني غير موجه، تتوافق فيه كل عقدة مع جين ويتصل كل زوج من العقد بحافة في حال وجود علاقة تعبير مشترك ملحوظة بينهما. مع وجود ملفات التعبير الجيني الخاصة بعدد من الجينات لعدة عينات أو ظروف تجريبية، يمكن إنشاء شبكة تعبير جيني مشترك من خلال إيجاد أزواج الجينات التي تظهر نمط تعبير متماثل عبر العينات، نظرًا إلى ارتفاع مستويات نسخ جيني التعبير المشترك وانخفاضها معًا عبر العينات. تمتلك شبكات التعبير الجيني المشترك أهمية بيولوجية نظرًا إلى التحكم في جيني التعبير المشترك بواسطة برنامج تنظيم النسخ نفسه، أو ارتباطهما وظيفيًا أو تشكيلهما عضوين من مسار واحد أو معقد بروتين واحد. لم يُحدد اتجاه علاقات التعبير المشترك ونوعها في شبكات التعبير الجيني المشترك؛ بينما تربط الحافة الموجهة بين جينين في الشبكة الجينية التنظيمية، من أجل تمثيل عملية كيميائية حيوية مثل ردة الفعل، أو التحول، أو التفاعل، أو التنشيط أو التثبيط. بالمقارنة مع «جي آر إن»، لا تحاول «جي سي إن» الاستدلال إلى العلاقات السببية بين الجينات، إذ لا تمثل الحواف في «جي سي إن» أكثر من علاقة ارتباط أو تبعية بين الجينات. تتوافق الوحدات الجزئية أو الرسوم البيانية الفرعية شديدة الارتباط في شبكات التعبير الجيني المشترك مع تجمعات الجينات ذات الوظيفة المماثلة، أو تشارك في عملية حيوية مشتركة ما يسبب الكثير من التفاعلات فيما بينها. تُبنى شبكات التعبير الجيني المشترك عادة باستخدام مجموعات البيانات المتولدة بواسطة تقنيات إنشاء ملفات التعبير الجيني عالية الإنتاجية مثل النسق الميكروي وتتابع الحمض النووي الريبي. 基因共表达网络是一种无向图，每个节点代表基因，如果二者存在明显的关系，就用一个边连接两个节点。 对不同的样本或者不同的实验条件建立基因表达谱后，可以通过查看不同样本间产生相似表达模式的基因对建立基因共表达网络。原因是，两个共表达基因在不同的样本中应以相同模式变化。共同表达的基因是由同一转录控制程序控制、功能相关、同一通路或蛋白结构的组成部分，所以基因共表达网络具有生物学意义。 基因共表达网络不指定共表达关系的方向和类型。然而在基因调控网络中，边是有方向的，代表着反应、变换、互作、激活或者抑制的生化过程。而基因共表达网络并不尝试判定因果关系，边只代表基因之间的相关或者依赖关系。有类似功能或参与统一生物功能的基因会产生很多相互作用，在基因共表达网络中会体现为模块或连接丰富的子图。 基因共表达网络一般是用高通量基因表达谱技术（如微阵列和RNA测序）生成的数据集建立的。 L'expression d'un gène est la transcription et la traduction d'un gène en ARN messager et donc en protéines (sauf cas des micro ARN). Il y a co-expression quand plusieurs gènes s'expriment dans des conditions similaires.Un réseau de co-expression de gène (GCN) est un graphe, où chaque nœud correspond à un gène et où une paire de nœuds est reliée par un arc s'il existe une relation significative de co-expression entre eux. Un réseau de co-expression de gène peut être construit, si l'on dispose de suffisamment de profils d'expression de gènes, en provenance de plusieurs échantillons ou d'expérimentations, en recherchant des paires de gènes qui ont un modèle d'expression similaire. C'est-à-dire un modèle d'expression où les niveaux de transcription de deux gènes exprimés conjointement montent et retombent simultanément dans les différents échantillons. Les réseaux de co-expression de gènes (GCN) sont intéressants sur le plan biologique car ils mettent en évidence les gènes qui sont contrôlés par le même programme de régulation transcriptionnel, ou alors qui sont fonctionnellement liés, ou bien encore qui sont des membres du même réseau de régulation génétique. La direction et le type de la relation de co-expression ne sont pas définis dans les réseaux de co-expression de gènes, au contraire d'un réseau de régulation génique (GRN), où un arc orienté reliant deux gènes représente un processus biochimique comme une réaction, une transformation, une interaction, une activation ou une inhibition. Par rapport à un GRN, un GCN ne permet pas de déduire les relations de causalité entre les gènes et dans un GCN les arcs indiquent seulement une corrélation d'expression de ces différents gènes. Les modules ou les sous-graphes fortement interconnectés dans les réseaux de co-expression de gène (GCN) correspondent aux groupes de gènes ayant une fonction similaire ou participant à un processus biologique commun. Les réseaux de la co-expression de gènes sont généralement construits à l'aide d'ensembles de données générées par l'expression de gènes au moyen de technologies à haut débit telles que les biopuces/micromatrices (microarray)ou RNA-Seq. A gene co-expression network (GCN) is an undirected graph, where each node corresponds to a gene, and a pair of nodes is connected with an edge if there is a significant co-expression relationship between them. Having gene expression profiles of a number of genes for several samples or experimental conditions, a gene co-expression network can be constructed by looking for pairs of genes which show a similar expression pattern across samples, since the transcript levels of two co-expressed genes rise and fall together across samples. Gene co-expression networks are of biological interest since co-expressed genes are controlled by the same transcriptional regulatory program, functionally related, or members of the same pathway or protein complex. The direction and type of co-expression relationships are not determined in gene co-expression networks; whereas in a gene regulatory network (GRN) a directed edge connects two genes, representing a biochemical process such as a reaction, transformation, interaction, activation or inhibition. Compared to a GRN, a GCN does not attempt to infer the causality relationships between genes and in a GCN the edges represent only a correlation or dependency relationship among genes. Modules or the highly connected subgraphs in gene co-expression networks correspond to clusters of genes that have a similar function or involve in a common biological process which causes many interactions among themselves. Gene co-expression networks are usually constructed using datasets generated by high-throughput gene expression profiling technologies such as Microarray or RNA-Seq.
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