Frecuencia de hábitos alimentarios vinculados al riesgo de desarrollar cáncer en funcionarios públicos de Asunción

El 35% de los casos de cáncer está asociado a una mala alimentación. Estudios realizados en la región muestran una elevada frecuencia de malos hábitos alimentarios. El comportamiento alimentario de la población paraguaya aun no ha sido estudiado de manera sistemática, aunque es de público conocimiento el gusto de nuestra población por las carnes rojas, el asado y los alimentos fritos, así como el bajo consumo relativo de frutas y hortalizas. Este trabajo se realizó para determinar la frecuencia de hábitos alimentarios vinculados al riesgo de desarrollar cáncer en funcionarios públicos de Asunción, e indagar la posible asociación entre dichos hábitos y el sexo. Es un estudio observacional descriptivo, transversal, en el que utilizando una encuesta alimentaria se entrevistaron, entre abril y mayo de 2010, 150 funcionarios seleccionados aleatoriamente de ocho oficinas públicas, previamente seleccionadas por conveniencia. Se registró la frecuencia semanal y diaria de consumo de diferentes categorías de alimentos y los individuos fueron agrupados en niveles según adecuación a las recomendaciones de organismos internacionales. La muestra estuvo constituida por 72% de varones, siendo la media de edad 35 años. El 52% declaró consumir hortalizas diariamente, alcanzando el consumo óptimo solo el 9%. Se encontró un consumo bajo o nulo de estos alimentos en el 60 % de los encuestados, y también se observó que el 64% consumía en exceso carnes rojas. En la muestra analizada hay elevada frecuencia de hábitos alimentarios inapropiados y bajo consumo de alimentos saludables vinculados a la prevención del cáncer, lo que revela la necesidad de implementar programas específicos de educación nutricional

Network integration boosts disease gene prioritization

We propose and systematically compare different gene network combination algorithms to experimentally assess the effect of network integration in the context of gene prioritization. An extensive application of network-based gene prioritization methods to 725 MeSH diseases shows how to apply network integration to find novel candidate disease genes predicted with high accuracy and reliability

GOssTo & GOssToWeb: user-friendly tools for calculating semantic similarities on the Gene Ontology

Semantic similarity measures have become important in bioinformatics as they quantify relatedness between genes in a way that is complementary to both experimental information and sequence-based approaches. Several semantic similarity measures have been proposed for the Gene Ontology. Recently, Yang et.al.(2012) introduced the Random Walk Contribution, a kind of \u201cadd-on\u201d for any existing semantic similarity measure: a measure to take into account the structure of the GO DAG beneath the terms as well as the uncertainty of GO annotations. Yang et. al. were able to show a large increase in the performance of existing semantic similarity measures when they were combined with their Random Walk Contribution. In this poster we present GOssTO (Gene Ontology semantic similarity Tool) and its online counterpart GOssTOWeb, two new tools for calculating semantic similarities. GOssTo and GOssTOWeb support both graph-based as well as term-based similarity measures and implement Yang\u2019s et.al.(2012) Random Walk Contribution