Use of Gene Ontology semantic information in protein interaction data visualization

The Gene Ontology project is an effort to structure knowledge on biological products and processes by adding semantic information to them. This is done in a systematic way so that this additional information can be automatically processed. In this contribution a protein-protein interaction visualization algorithm is proposed, which combines protein interaction data with Gene Ontology semantic information. The information is integrated using a semantic distance measure defined in ontologies or taxonomies. Multidimensional scaling is applied to this measure and the output complements protein interaction data in building an interaction visualization map.Peer ReviewedPostprint (published version

Search of phenotype-related candidate genes using Gene Ontology-based semantic similarity and protein interaction information: application to Brugada syndrome

This work presents a methodology for finding phenotype candidate genes starting from a set of known related genes. This is accomplished by automatically mining and organizing the available scientific literature using Gene Ontology-based semantic similarity. As a case study, Brugada syndrome related genes have been used as input in order to obtain a list of other possible candidate genes related with this disease. Brugada anomaly produces a typical alteration in the Electrocardiogram and carriers of the disease show an increased probability of sudden death. Results show a set of semantically coherent proteins that are shown to be related with synaptic transmission and muscle contraction physiological processes.Peer ReviewedPostprint (published version

The Central role of KNG1 gene as a genetic determinant of coagulation pathway-related traits: Exploring metaphenotypes

Traditional genetic studies of single traits may be unable to detect the pleiotropic effects involved in complex diseases. To detect the correlation that exists between several phenotypes involved in the same biological process, we introduce an original methodology to analyze sets of correlated phenotypes involved in the coagulation cascade in genome-wide association studies. The methodology consists of a two-stage process. First, we define new phenotypic meta-variables (linear combinations of the original phenotypes), named metaphenotypes, by applying Independent Component Analysis for the multivariate analysis of correlated phenotypes (i.e. the levels of coagulation pathway–related proteins). The resulting metaphenotypes integrate the information regarding the underlying biological process (i.e. thrombus/clot formation). Secondly, we take advantage of a family based Genome Wide Association Study to identify genetic elements influencing these metaphenotypes and consequently thrombosis risk. Our study utilized data from the GAIT Project (Genetic Analysis of Idiopathic Thrombophilia). We obtained 15 metaphenotypes, which showed significant heritabilities, ranging from 0.2 to 0.7. These results indicate the importance of genetic factors in the variability of these traits. We found 4 metaphenotypes that showed significant associations with SNPs. The most relevant were those mapped in a region near the HRG, FETUB and KNG1 genes. Our results are provocative since they show that the KNG1 locus plays a central role as a genetic determinant of the entire coagulation pathway and thrombus/clot formation. Integrating data from multiple correlated measurements through metaphenotypes is a promising approach to elucidate the hidden genetic mechanisms underlying complex diseases.Postprint (published version

Medidas basadas en teoría de grafos y la predicción de la morbosidad de genes

Estudios previos sugieren que las redes de interacción entre proteínas presentan propiedades de la teoría de grafos que pueden tener cierta relación con la morbosidad de los genes. En particular, se ha sugerido que cuando un polimor smo afecta a un gen, es más probable que se produzca una enfermedad si el grado de ese gen en una red de interacción entre proteínas es elevado. Sin embargo, estos resultados no tienen en cuenta el posible sesgo intro- ducido en los datos por la variación en la cantidad de información que se tiene sobre los diferentes genes. En este trabajo se intenta modelar la morbosidad de genes como una combinación lineal de los grados de los nodos en redes de interacción entre proteínas y la cantidad de información sobre genes disponible en la literatura. Un conjunto de 7461 genes y 3665 enfermedades reportadas en la base de datos Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) fue utilizado conjuntamente con una red de interacciones entre proteínas de 9630 nodos y 38756 interacciones de la Human Proteome Resource Database (HPRD). La cantidad de información disponible para cada gen se ha medido minando la base de datos PubMed. Los resultados sugieren que la correlación entre el grado de un nodo en la red de interacciones entre proteínas y la morbosidad del gen que el nodo representa es consecuencia, al menos en una parte considerable, de la variación en la cantidad de información disponible para los diferentes genes. Aunque los resultados sugieren una correlación positiva entre el grado de un nodo y su morbosidad, los autores creen que esta correlación debe ser considerada con precaución puesto que podría estar afectada por factores que no se consideraron en este estudio.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Caracterización y análisis de las interacciones de regulación entre los factores de transcripción y los genes

El estudio y la comprensión de las redes de interacción entre proteínas es fundamental para entender el funcionamiento de los diferentes procesos biológicos a nivel celular. El conjunto de interacciones entre proteínas, definido como interactoma, es muy complejo debido al número y a los diferentes tipos de interacciones existentes. En este contexto, estudiar las interacciones de regulación entre proteína y ácido desoxirribonucleico (Factor de Transcripción -ADN) es importante para comprender el nivel de expresión de los genes afectados. El principal objetivo de este trabajo es la caracterización desde el punto de vista estadístico de los factores de transcripción que regulan un gen y de los genes regulados por un factor de transcripción. Los datos han sido obtenidos de la base de datos String 1 y de la aplicación de minería de datos de SabioSciences 2. El trabajo se centra en las interacciones de regulación TF-gen para el organismo Homo sapiens.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Herramientas bioinformáticas para el análisis de resultados de experimentos de expresión génica

En este estudio se propone una metodología que combina datos de expresión diferencial con información de expresión entre proteínas. El objetivo es enriquecer los resultados de un experimento de expresión con nuevos genes que no fueron tenidos en cuenta en el diseño del experimento pero que podrían tener cierta relevancia en los procesos que muestran expresión diferencial. El método se basa en el estudio de las vías proteómicas que conectan genes con expresión diferencial significativa.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Medidas basadas en teoría de grafos y la predicción de la morbosidad de genes

Estudios previos sugieren que las redes de interacción entre proteínas presentan propiedades de la teoría de grafos que pueden tener cierta relación con la morbosidad de los genes. En particular, se ha sugerido que cuando un polimor smo afecta a un gen, es más probable que se produzca una enfermedad si el grado de ese gen en una red de interacción entre proteínas es elevado. Sin embargo, estos resultados no tienen en cuenta el posible sesgo intro- ducido en los datos por la variación en la cantidad de información que se tiene sobre los diferentes genes. En este trabajo se intenta modelar la morbosidad de genes como una combinación lineal de los grados de los nodos en redes de interacción entre proteínas y la cantidad de información sobre genes disponible en la literatura. Un conjunto de 7461 genes y 3665 enfermedades reportadas en la base de datos Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) fue utilizado conjuntamente con una red de interacciones entre proteínas de 9630 nodos y 38756 interacciones de la Human Proteome Resource Database (HPRD). La cantidad de información disponible para cada gen se ha medido minando la base de datos PubMed. Los resultados sugieren que la correlación entre el grado de un nodo en la red de interacciones entre proteínas y la morbosidad del gen que el nodo representa es consecuencia, al menos en una parte considerable, de la variación en la cantidad de información disponible para los diferentes genes. Aunque los resultados sugieren una correlación positiva entre el grado de un nodo y su morbosidad, los autores creen que esta correlación debe ser considerada con precaución puesto que podría estar afectada por factores que no se consideraron en este estudio.Peer Reviewe

Graph theory-based measures as predictors of gene morbidity

Previous studies have suggested that some graph properties of protein interaction networks might be related with gene morbidity. In particular, it has been suggested that when a polymorphism affects a gene, it is more likely to produce a disease if the node degree in the interaction network is higher than for other genes. However, these results do not take into account the possible bias introduced by the variance in the amount of information available for different genes. This work models the relationship between the morbidity associated with a gene and the degrees of the nodes in the protein interaction network controlling the amount of information available in the literature. A set of 7461 genes and 3665 disease identifiers reported in the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) was mined jointly with 9630 nodes and 38756 interactions of the Human Proteome Resource Database (HPRD). The information available from a gene was measured through PubMed mining. Results suggest that the correlation between the degree of a node in the protein interaction network and its morbidity is largely contributed by the information available from the gene. Even though the results suggest a positive correlation between the degree of a node and its morbidity while controlling the information factor, we believe this correlation has to be taken with caution for it can be affected by other factors not taken into account in this study.Peer Reviewe