{"id":6856,"date":"2020-02-10T14:44:21","date_gmt":"2020-02-10T14:44:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6856"},"modified":"2023-02-15T11:40:59","modified_gmt":"2023-02-15T11:40:59","slug":"pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de Pathway em Bioinform\u00e1tica: Mapeamento de dados para informa\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabela de Conte\u00fados<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f23677ab82a\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f23677ab82a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Devil_is_in_the_Detail\" title=\"O diabo est\u00e1 no detalhe\">O diabo est\u00e1 no detalhe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Genome_Organization\" title=\"Organiza\u00e7\u00e3o do Genoma\">Organiza\u00e7\u00e3o do Genoma<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Pathway_Databases\" title=\"Bases de dados de caminhos\">Bases de dados de caminhos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Enrichment_Tools\" title=\"Ferramentas de Enriquecimento\">Ferramentas de Enriquecimento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Over_Representation_Analysis\" title=\"An\u00e1lise de Representa\u00e7\u00e3o Excessiva\">An\u00e1lise de Representa\u00e7\u00e3o Excessiva<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Functional_Class_Scoring\" title=\"Pontua\u00e7\u00e3o da classe funcional\">Pontua\u00e7\u00e3o da classe funcional<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Pathway_Topology_based_Approaches\" title=\"Abordagens baseadas na topologia do caminho\">Abordagens baseadas na topologia do caminho<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#Network_Interaction_based_Analysis\" title=\"An\u00e1lise baseada na intera\u00e7\u00e3o da rede\">An\u00e1lise baseada na intera\u00e7\u00e3o da rede<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#The_apparent_Panacea\" title=\"A aparente Panaceia\">A aparente Panaceia<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/computational-biology?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Bi\u00f3logo Computacional<\/a> e Kolabtree freelancer <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/shaurya-jauhari\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Shaurya Jauhari<\/a> escreve sobre os desafios atuais envolvidos na realiza\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises de caminhos em bioinform\u00e1tica e poss\u00edveis solu\u00e7\u00f5es para o problema.\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Na era contrastante da \"Medicina Imprecisa\" (nos impulsionando a sintonizar com a Medicina de Precis\u00e3o) e da inunda\u00e7\u00e3o de dados biom\u00e9dicos trazidos pelos avan\u00e7os nas tecnologias de instrumenta\u00e7\u00e3o, persiste uma lacuna que \u00e9 em grande parte uma premissa sobre o mapeamento de dados para informa\u00e7\u00e3o. Os experimentos cl\u00ednicos geram biomarcadores (lista t\u00e9cnica de genes ou regi\u00f5es gen\u00f4micas mais contemporaneamente) que t\u00eam que ser explicados por suas implica\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas. O conjunto atual de ferramentas que facilitam tal esfor\u00e7o \u00e9 menos intencional, pois negligencia o<em> ipso facto<\/em>A maioria das c\u00e9lulas eucari\u00f3ticas \u00e9 constitu\u00edda por um genoma, intera\u00e7\u00f5es espaciais do genoma dado seu perfil de acomoda\u00e7\u00e3o dentro do n\u00facleo de cada c\u00e9lula eucari\u00f3tica. Este coment\u00e1rio trata de destacar a natureza do problema, lan\u00e7ar luz sobre a organiza\u00e7\u00e3o do genoma, refletir brevemente sobre as ferramentas de mapeamento atuais e conjecturar as poss\u00edveis solu\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Devil_is_in_the_Detail\"><\/span><b>O diabo est\u00e1 no detalhe<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma s\u00e9rie de esfor\u00e7os no sentido de aprimorar a resolu\u00e7\u00e3o dos dados gen\u00f4micos est\u00e1 escovando debaixo de um esquema crucial de informa\u00e7\u00e3o. Estamos impulsionando ansiosamente a probabilidade de um genoma $1000, embora nos preocupemos menos com a an\u00e1lise do $100.000. Existe um grande comp\u00eandio de repert\u00f3rios que cont\u00e9m as anota\u00e7\u00f5es dos resultados experimentais e os casos sob um estudo biol\u00f3gico t\u00edpico. Poderia haver defini\u00e7\u00f5es declarando as implica\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas de um gene, ou o caminho do qual esses genes fazem parte, estando associados a uma doen\u00e7a. Mais uma vez, este tipo de armazenamento din\u00e2mico e informativo foi curado manualmente (enquanto isso) e a gest\u00e3o do conhecimento foi assumida por oleodutos automatizados que empregam computadores e ICT em geral. Estas bases de dados s\u00e3o atualizadas com uma sabedoria cient\u00edfica consensual e t\u00eam adotado um punhado de revis\u00f5es desde o in\u00edcio. O mapeamento dos resultados experimentais para suas implica\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas \u00e9 fortemente subjugado, em grande parte porque a \"verdadeira\" biologia subjacente \u00e9 descartada.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nosso genoma, com cerca de 2 metros de comprimento em m\u00e9dia, \u00e9 acomodado dentro do n\u00facleo de cada c\u00e9lula que reveste nosso corpo. Devido \u00e0 estrutura diminuta de uma c\u00e9lula e mais do seu n\u00facleo, o genoma \u00e9 embalado de uma forma um pouco tensa e mole. O que isto permite s\u00e3o regi\u00f5es no genoma, que est\u00e3o bastante distantes de uma perspectiva linear, aproximando-se e interagindo de perto. Este ad\u00e1gio foi grosseiramente rejeitado pelo atual conjunto de ferramentas de enriquecimento (mapeamento) e, portanto, os resultados gerados s\u00e3o desproporcionais.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As regi\u00f5es do genoma fazem parte de \"grupos de a\u00e7\u00e3o\" maiores ou <\/span><b><i>caminhos<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que s\u00e3o tecnicamente s\u00e9ries de rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas respons\u00e1veis por um fen\u00f3tipo; saud\u00e1veis ou doentes. Quando um estado de doen\u00e7a \u00e9 examinado, os investigadores est\u00e3o atentos aos biomarcadores que potencialmente se desviaram e que aparentemente transformaram o corpo do organismo de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">toned<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> para <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">retorcida<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Imagine perseguir uma doen\u00e7a dif\u00edcil de combater com informa\u00e7\u00f5es desalinhadas.<\/span><\/p>\n<p><b><em><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/computational-biology?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6904 size-large\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-1024x444.png\" alt=\"\" width=\"702\" height=\"304\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-1024x444.png 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-300x130.png 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-768x333.png 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-1536x665.png 1536w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-1080x468.png 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1.png 2011w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure1-300x130@2x.png 600w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/a><\/span><\/em><\/b><em>Declara\u00e7\u00e3o do problema - Fluxo de trabalho de an\u00e1lise de enriquecimento t\u00edpico. H\u00e1 uma certa<\/em><br \/>\n<em>\"idiomatismo\" associado ao mapeamento das seq\u00fc\u00eancias gen\u00f4micas aos genes, e que orquestra o<\/em><br \/>\n<em>resultados a jusante.<\/em><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Genome_Organization\"><\/span><b>Organiza\u00e7\u00e3o do Genoma<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como aludido anteriormente, o genoma \u00e9 suficientemente longo para ser armazenado linearmente dentro do n\u00facleo de uma c\u00e9lula, para cada c\u00e9lula de nosso corpo ou qualquer outro organismo vivo, por esse motivo. Ao inv\u00e9s disso, esta entidade de 2 metros \u00e9 esmagada e amontoada em uma estrutura aparentemente aleat\u00f3ria, com voltas em loop e redemoinhos como se pode imaginar. Este <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">sem fim<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> A adenina (A), citosina (C), timina (T) e guanina (G) estruturam topologias distintas dentro do n\u00facleo enquanto se ajustam \u00e0 exiguidade. Elas formam la\u00e7os de cromatina, compartimentos\/subcompartimentos, dom\u00ednios\/subdom\u00ednios que servem a um prop\u00f3sito, de acordo com o tipo de c\u00e9lula. (Note que diferentes tipos de c\u00e9lulas funcionam de forma diferente; uma c\u00e9lula nervosa tem outros neg\u00f3cios para atender do que uma c\u00e9lula muscular; cada uma tem um papel exclusivo a desempenhar).<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6903 size-full\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2.jpg\" alt=\"\" width=\"685\" height=\"644\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2.jpg 685w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-300x282.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-24x24.jpg 24w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-300x282@2x.jpg 600w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-24x24@2x.jpg 48w\" sizes=\"(max-width: 685px) 100vw, 685px\" \/><br \/>\n<em>As bobinas do genoma e se espalham em espa\u00e7os objetivos. (Cr\u00e9dito: https:\/\/doi.org\/10.1038\/nrg.<\/em><br \/>\n<em>2016.112)<\/em><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pathway_Databases\"><\/span><b>Bases de dados de caminhos<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existem diversas ontologias e bancos de dados, dos quais a Enciclop\u00e9dia de Genes e Genomas de Kyoto (KEGG) (<\/span><a href=\"https:\/\/www.genome.jp\/kegg\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/www.genome.jp\/kegg\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">) e Gene Ontology (<\/span><a href=\"http:\/\/geneontology.org\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">http:\/\/geneontology.org\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">As poucas ferramentas que vou apresentar na pr\u00f3xima se\u00e7\u00e3o (e que muitas vezes s\u00e3o opinantes) geram termos de enriquecimento que s\u00e3o \"seletivamente\" das referidas bases de dados. Com base em seus valores de signific\u00e2ncia estat\u00edstica, deriva se eles realmente representam um fen\u00f3tipo listado ou se s\u00e3o apenas uma quest\u00e3o de desenvolvimento aleat\u00f3rio (P.S. H\u00e1 uma escrita sobre os valores p que presumivelmente ajudar\u00e1 os leigos a entender a id\u00e9ia de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">signific\u00e2ncia estat\u00edstica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Por favor, siga o link <\/span><a href=\"https:\/\/sway.office.com\/WkyHrPnVB8Ec3zPD?play\"><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/sway.office.com\/WkyHrPnVB8Ec3zPD?play<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> de acordo com sua conveni\u00eancia).<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Enrichment_Tools\"><\/span><b>Ferramentas de Enriquecimento<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise de enriquecimento \u00e9 um protocolo computacional de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">novo<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> regi\u00f5es gen\u00f4micas a suas defini\u00e7\u00f5es registradas nos bancos de dados que foram aludidos. Falando das ferramentas, (que atuam como um conduto), elas s\u00e3o classicamente estruturadas sob v\u00e1rias cabe\u00e7as, a saber, an\u00e1lise de sobre-representa\u00e7\u00e3o (ORA), pontua\u00e7\u00e3o de classe funcional (FCS), m\u00e9todos baseados em topologia de caminho (PT) e m\u00e9todos de intera\u00e7\u00e3o em rede (NI).<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Over_Representation_Analysis\"><\/span><b>An\u00e1lise de Representa\u00e7\u00e3o Excessiva<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise de sobre-representa\u00e7\u00e3o, atrav\u00e9s do dogma da distribui\u00e7\u00e3o hipergeom\u00e9trica, avalia o conjunto de genes expressos diferentemente para aqueles que poderiam ser parte de um caminho biol\u00f3gico. Basicamente, um teste hipergeom\u00e9trico considera quatro atributos para se chegar a uma decis\u00e3o, a saber<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">N\u00famero total de genes no ensaio considerado,<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Os genes expressos de forma diferente,<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Genes no caminho de destino a partir do n\u00famero total de genes, e<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Genes expressos diferencialmente que ocorrem no caminho do alvo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6902 size-large\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-1024x576.jpg\" alt=\"\" width=\"702\" height=\"395\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-1080x608.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3.jpg 2000w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure3-300x169@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><br \/>\n<em>A ess\u00eancia do teste hipergeom\u00e9trico<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apesar de ser uma metodologia simples e direta, a ORA apresenta suas pr\u00f3prias limita\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b><i>Democracia em jogo; todos os genes s\u00e3o considerados igualmente<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">; Por que isso \u00e9 um problema? Vamos supor que os genes s\u00e3o filtrados com base em <\/span><b>troca dobr\u00e1vel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Peneiramos genes que abra\u00e7aram diferen\u00e7as de express\u00e3o maiores ou iguais a 2 vezes (dobras), tanto em sentido negativo quanto positivo. Embora o m\u00ednimo fosse 2 vezes, este fluxo de trabalho tamb\u00e9m capturaria genes com mudan\u00e7as de express\u00e3o que fossem 3 vezes, 4 vezes e mais. Certamente, um gene com 4 vezes a disparidade de express\u00e3o \u00e9 mais prudente do que um gene com 2 vezes a mudan\u00e7a. Esta manifesta\u00e7\u00e3o \u00e9 desconsiderada pela ORA.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b><i>Considera apenas os genes mais significativos<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Mais uma vez, consideremos um gene com troca dobr\u00e1vel 1,9999 ou p&lt;0,0051113; geralmente, um p&lt;0,05 \u00e9 considerado estatisticamente significativo. A metodologia ORA glosa sobre este gene no resultado final. Claramente, h\u00e1 uma perda de informa\u00e7\u00e3o e falta de flexibilidade. (P.S. Breitling et al. abordaram esta situa\u00e7\u00e3o propondo uma extemporiza\u00e7\u00e3o para evitar limiares. A revis\u00e3o emprega uma abordagem iterativa que acrescenta um gene de cada vez para compilar um conjunto de genes para os quais um caminho \u00e9 o mais significativo poss\u00edvel).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b><i>Nenhum gene funciona isoladamente<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Isto decorre das limita\u00e7\u00f5es acima mencionadas que tratando o gene como uma entidade independente perde o n\u00f3 da contribui\u00e7\u00e3o polig\u00eanica para um fen\u00f3tipo. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Um objetivo da an\u00e1lise da express\u00e3o g\u00eanica poderia ser elucidar coortes g\u00eanicas cujos padr\u00f5es de express\u00e3o sejam congruentes. Esta sinfonia destaca genes funcionalmente semelhantes ou genes que trabalham em dire\u00e7\u00e3o a um estado biol\u00f3gico comum.<\/span><\/i><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b><i>Caminhos mutuamente independentes<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">A ORA tamb\u00e9m assume que os caminhos n\u00e3o funcionam em tandem (ou em sucess\u00e3o). Isto \u00e9 principalmente falho, pois uma s\u00e9rie de rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas poderia muito bem preceder ou prosseguir uma \u00e0 outra.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Functional_Class_Scoring\"><\/span><b>Pontua\u00e7\u00e3o da classe funcional<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ao contr\u00e1rio do ORA, os m\u00e9todos FCS incluem todos os genes contextuais, bem como suas estat\u00edsticas de associa\u00e7\u00e3o (troca dobrada, p-valor) e computam um <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">em funcionamento<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> escore de enriquecimento para grupos de genes (baseado em alguns conhecimentos funcionais como Ontologia Gen\u00e9tica ou caminhos do KEGG). ex. GSEA do Broad Institute (<\/span><a href=\"http:\/\/software.broadinstitute.org\/gsea\/index.jsp\"><span style=\"font-weight: 400;\">http:\/\/software.broadinstitute.org\/gsea\/index.jsp<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">). Uma execu\u00e7\u00e3o t\u00edpica do FCS analisaria a mudan\u00e7a de express\u00e3o dos genes gerais na lista (n\u00e3o classificados por signific\u00e2ncia estat\u00edstica ou outra coisa) de genes expressos de forma diferente em um experimento. O resultado prim\u00e1rio da an\u00e1lise de enriquecimento do conjunto de genes \u00e9 um escore de enriquecimento (ES) que reflete o grau em que um conjunto de genes est\u00e1 super-representado no topo ou na base de uma lista classificada de genes; por que topo e base? porque h\u00e1 os genes mais distantes do normal, em termos da mudan\u00e7a de express\u00e3o. Um resultado ES positivo para um conjunto de genes (ou um caminho de destino), <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GS<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">) ser\u00e1 indicativo dos genes da lista (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GL<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">) caindo no topo (a maioria n\u00e3o regulada; 1,2,3 ...), enquanto que uma pontua\u00e7\u00e3o negativa do ES significa que os genes componentes ficam na base (a maioria n\u00e3o regulada; n-3, n-2, n-1, n, onde n \u00e9 o n\u00famero total de genes). P.S. O ES se torna ES normalizado (NES) quando se corrige para o problema de testes m\u00faltiplos (taxa de falsas descobertas, por exemplo, o ES \u00e9 o n\u00famero total de genes). <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e9todo Bonferroni<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Em resumo, os m\u00e9todos FCS s\u00e3o notavelmente melhores do que os m\u00e9todos ORA por,<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">evitar a exig\u00eancia de um limiar arbitr\u00e1rio para classificar os genes como significativos ou n\u00e3o significativos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Apreciar informa\u00e7\u00f5es sobre a express\u00e3o g\u00eanica para rastrear mudan\u00e7as sistem\u00e1ticas no caminho; isto torna a responsabilidade sobre a interdepend\u00eancia dos genes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No entanto, os m\u00e9todos da FCS tamb\u00e9m apresentam certas defici\u00eancias.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Uma vez que os caminhos s\u00e3o analisados independentemente, os genes que regulam v\u00e1rios caminhos podem n\u00e3o ser contados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Muitos m\u00e9todos da FCS classificam os genes em uma lista com base nas mudan\u00e7as na express\u00e3o g\u00eanica. Um cen\u00e1rio em que a diferen\u00e7a de classifica\u00e7\u00e3o reflete uma varia\u00e7\u00e3o desigual (e possivelmente exponencial) na express\u00e3o poderia talvez ser uma medida injusta.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6910 size-large\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-1024x898.png\" alt=\"\" width=\"702\" height=\"616\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-1024x898.png 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-300x263.png 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-768x674.png 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-1536x1348.png 1536w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-1080x947.png 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-110x96.png 110w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4.png 2005w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-300x263@2x.png 600w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure4-110x96@2x.png 220w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/p>\n<p><em>A normaliza\u00e7\u00e3o dos escores do ES relativos a uma lista de genes.<\/em><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pathway_Topology_based_Approaches\"><\/span><b>Abordagens baseadas na topologia do caminho<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma priva\u00e7\u00e3o crucial dos m\u00e9todos ORA e FCS \u00e9 que eles ignoram a estrutura dos caminhos. A ordem dos genes que s\u00e3o regulados em um caminho \u00e9 essencial para tra\u00e7ar os efeitos causais. Compreensivelmente, pode haver exatamente dois caminhos com os mesmos componentes gen\u00e9ticos, mas a hierarquia de ativa\u00e7\u00e3o pode ser totalmente diferente. Se fosse pelos m\u00e9todos ORA\/FCS, eles teriam resultado em termos de enriquecimento semelhantes. Isso \u00e9 um problema. Os m\u00e9todos de Topologia de Caminhos (PT) assumem exclusividade de fun\u00e7\u00e3o dependendo das intera\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, o que tamb\u00e9m est\u00e1 de acordo com a l\u00f3gica geral. Exemplos de ferramentas s\u00e3o SPIA (<\/span><a href=\"https:\/\/www.bioconductor.org\/packages\/release\/bioc\/manuals\/SPIA\/man\/SPIA.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/www.bioconductor.org\/packages\/release\/bioc\/manuals\/SPIA\/man\/SPIA.pdf<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">), GGEA, e PARADIGM. Geralmente, as ferramentas desta categoria devem ter uma pontua\u00e7\u00e3o local e uma pontua\u00e7\u00e3o global. O escore local no n\u00edvel do gene deve calibrar as mudan\u00e7as na express\u00e3o do gene e dos genes a montante, enquanto o escore global deve medir o n\u00edvel do caminho para a rela\u00e7\u00e3o com o conjunto de genes. No entanto, isto tamb\u00e9m faz com que os m\u00e9todos PT se sobreponham aos dados para uma condi\u00e7\u00e3o peculiar\/tipo de c\u00e9lula.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Network_Interaction_based_Analysis\"><\/span><b>An\u00e1lise baseada na intera\u00e7\u00e3o da rede<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta \u00e9 uma categoria bastante subestimada que ainda \u00e9 pouco implementada, apesar de sua formula\u00e7\u00e3o datada. M\u00e9todos como EnrichNet , NetPEA (<\/span><a href=\"http:\/\/www.dx.doi.org\/10.1109\/BIBM.2013.6732493\"><span style=\"font-weight: 400;\">http:\/\/www.dx.doi.org\/10.1109\/BIBM.2013.6732493<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">) have been proposed close to a decade ago, but they haven\u2019t gained much traction because of limited tools available. This facade constraints the dexterity of the theme as no improvements are documented. That turns out to be an open-ended <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">pesquisa<\/a> problem.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_apparent_Panacea\"><\/span><b>O aparente <\/b><b><i>Panacea<\/i><\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Voc\u00ea provavelmente tem agora uma narrativa sobre o enriquecimento fundamental\/an\u00e1lise do caminho e o tipo de ferramentas que o ajudam. No entanto, como mencionei antes, todas as ferramentas dispon\u00edveis (que se enquadram nas categorias marcadas) dependem de um par\u00e2metro inclinado de uma janela linear atrav\u00e9s da regi\u00e3o consultada. Se os segmentos intervenientes do genoma ca\u00edrem neste quadro, eles s\u00e3o listados como <\/span><b><i>enriquecido<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sen\u00e3o, n\u00e3o. O verdadeiro neg\u00f3cio \u00e9 ter uma ferramenta que, talvez, introduza um <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">centro<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> e <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">di\u00e2metro<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> de um c\u00edrculo hipot\u00e9tico, como se fosse para destacar as intera\u00e7\u00f5es gen\u00f4micas baseadas na organiza\u00e7\u00e3o 3D para a regi\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6905 size-full\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5a.png\" alt=\"\" width=\"811\" height=\"599\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5a.png 811w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5a-300x222.png 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5a-768x567.png 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5a-300x222@2x.png 600w\" sizes=\"(max-width: 811px) 100vw, 811px\" \/><br \/>\n<i><span style=\"font-weight: 400;\">GREAT oferece v\u00e1rias op\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas para especificar a dimens\u00e3o linear em torno do Site de In\u00edcio de Transcri\u00e7\u00e3o de um gene.<\/span><\/i><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6906 size-full\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5b.png\" alt=\"\" width=\"774\" height=\"523\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5b.png 774w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5b-300x203.png 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5b-768x519.png 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure5b-300x203@2x.png 600w\" sizes=\"(max-width: 774px) 100vw, 774px\" \/><i><span style=\"font-weight: 400;\">Enrichr apresenta uma sele\u00e7\u00e3o direta do tipo de genoma e do n\u00famero de genes na suposta regi\u00e3o linear.<\/span><\/i><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como se deduz da Figura 4, n\u00e3o h\u00e1 aprecia\u00e7\u00e3o pela \"verdadeira\" organiza\u00e7\u00e3o espacial do genoma. Este \u00e9 um problema e uma profunda linha de falha que persiste no dom\u00ednio atual da an\u00e1lise de enriquecimento. N\u00e3o obstante, h\u00e1 tamb\u00e9m uma forte relev\u00e2ncia de <\/span><b>f\u00e1bricas de transcri\u00e7\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">A empresa \u00e9 identificada como locais no espa\u00e7o nuclear que atraem elementos reguladores distantes para \"festejar internamente\". Em tom de brincadeira, eu costumo dizer que, como algu\u00e9m que est\u00e1 l\u00edvido com algu\u00e9m ou alguma coisa costuma dizer, as f\u00e1bricas de transcri\u00e7\u00e3o (personificadas) poderiam repreender o genoma...\".<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">A transcri\u00e7\u00e3o ser\u00e1 feita por cima do meu cad\u00e1ver, de qualquer outra forma!<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u201c. O tema adjacente das f\u00e1bricas de transcri\u00e7\u00e3o \u00e9 um tema de algumas discuss\u00f5es adjacentes e futuras. Entretanto, ele materializa o dogma das intera\u00e7\u00f5es cis-regulat\u00f3rias que \u00e9 inadequado na pr\u00e1tica contempor\u00e2nea.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para finalizar, gostaria de observar que a an\u00e1lise do caminho \u00e9 uma fra\u00e7\u00e3o crucial, e muitas vezes negligenciada, do <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/bioinformatics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Bioinform\u00e1tica<\/a> gasoduto. H\u00e1 sempre um espa\u00e7o para dimensionar as metodologias existentes em conjunto com os dados gen\u00f4micos, que est\u00e3o evoluindo enquanto falamos. Quando o volume escalonado de dados se tornar dispon\u00edvel para n\u00f3s, n\u00e3o ser\u00e1 apenas um problema de infra-estrutura, mas tamb\u00e9m uma limita\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica.<\/span><\/p>\n<p><strong>Necessidade de <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/bioinformatics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">contratar um consultor em bioinform\u00e1tica<\/a>? Trabalhar com cientistas freelance em Kolabtree. \u00c9 gr\u00e1tis para postar seu projeto e obter cita\u00e7\u00f5es de especialistas.<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p><strong>Peritos relacionados:\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Bioinformatics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Profissional liberal da bioinform\u00e1tica<\/a> | <a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Plant-Genetics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Gen\u00e9tica vegetal<\/a> | <a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Developmental-Biology?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Biologia do Desenvolvimento<\/a> | <a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Gene-Therapy?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Terapia gen\u00e9tica<\/a> | <a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Stem-Cells?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">C\u00e9lulas-tronco <\/a>|<br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/DNA-Sequencing-Data-Analysis?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">An\u00e1lise de dados de seq\u00fcenciamento de DNA<\/a> |<a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Animal-Genetics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Gen\u00e9tica animal<\/a> |<a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/Drug-Interactions?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\"> Intera\u00e7\u00f5es medicamentosas<\/a> | <a href=\"http:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/genetics-and-genomics?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=PathwayAnalysis\">Gen\u00e9tica e Gen\u00f4mica\u00a0<\/a><\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Computational biologist and Kolabtree freelancer Shaurya Jauhari writes about current challenges involved in conducting pathway analysis in bioinformatics and possible solutions to the problem.\u00a0 In the contrasting era of &#8220;Imprecise Medicine&#8221; (propelling us to tune towards Precision Medicine) and inundation of biomedical data brought forth by advancements in instrumentation technologies, a lacuna persists that is<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/\" title=\"Leia mais\">Leia mais<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6908,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[442,398,435],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The shotcomings of tools used in pathway analysis and possible solutions, written by bioinformatics expert and computational biologist Shaurya Jauhari.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"The shotcomings of tools used in pathway analysis and possible solutions, written by bioinformatics expert and computational biologist Shaurya Jauhari.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-02-10T14:44:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-02-15T11:40:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"685\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"644\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minutos\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information","description":"The shotcomings of tools used in pathway analysis and possible solutions, written by bioinformatics expert and computational biologist Shaurya Jauhari.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/","og_locale":"pt_BR","og_type":"article","og_title":"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information","og_description":"The shotcomings of tools used in pathway analysis and possible solutions, written by bioinformatics expert and computational biologist Shaurya Jauhari.","og_url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/","og_site_name":"The Kolabtree Blog","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree","article_published_time":"2020-02-10T14:44:21+00:00","article_modified_time":"2023-02-15T11:40:59+00:00","og_image":[{"width":685,"height":644,"url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Figure2-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Ramya Sriram","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@kolabtree","twitter_site":"@kolabtree","twitter_misc":{"Escrito por":"Ramya Sriram","Est. tempo de leitura":"11 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/"},"author":{"name":"Ramya Sriram","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/81992f5863a1b06d132a47822e7b4400"},"headline":"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information","datePublished":"2020-02-10T14:44:21+00:00","dateModified":"2023-02-15T11:40:59+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/"},"wordCount":2124,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization"},"articleSection":["Biotechnology","Data Science","Research"],"inLanguage":"pt-BR","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/","name":"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2020-02-10T14:44:21+00:00","dateModified":"2023-02-15T11:40:59+00:00","description":"The shotcomings of tools used in pathway analysis and possible solutions, written by bioinformatics expert and computational biologist Shaurya Jauhari.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pt-BR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pathway-analysis-in-bioinformatics-mapping-data-to-information\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Pathway Analysis in Bioinformatics: Mapping Data to Information"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/","name":"The Kolabtree Blog","description":"Expert Views on Science, Innovation and Product Development","publisher":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pt-BR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization","name":"Kolabtree","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-BR","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"","contentUrl":"","caption":"Kolabtree"},"image":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree","https:\/\/twitter.com\/kolabtree","https:\/\/instagram.com\/kolabtree","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/kolabtree","https:\/\/en.m.wikipedia.org\/wiki\/Kolabtree"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/81992f5863a1b06d132a47822e7b4400","name":"Ramya Sriram","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-BR","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8100b45c960ebbbbe420e8b3f250515f?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8100b45c960ebbbbe420e8b3f250515f?s=96&d=mm&r=g","caption":"Ramya Sriram"},"description":"Ramya Sriram manages digital content and communications at Kolabtree (kolabtree.com), the world's largest freelancing platform for scientists. She has over a decade of experience in publishing, advertising and digital content creation.","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/author\/ramyas\/"}]}},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6856"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6856"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6856\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10459,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6856\/revisions\/10459"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6908"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6856"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6856"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6856"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}