实验室解决方案：蛋白质网络与途径分析（导读版）
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目录前言 v撰稿人 ix第一部分：相互作用1. 用Linguamatics公司研发的I2E软件从发表的文献中挖掘蛋白质相互作用 3JudithBandy，DavidMilward，andSarahMcQuay2. 基因组规模实验中转录因子与DNA结合的相对亲和力、特异性和敏感度 15VladimirA.Kuznetsov3. 抑制因子-靶标数据的管理：步骤和在途径分析上的作用 51SreenivasDevidas4. 用功能蛋白质芯片描绘蛋白质相互作用网络 63DawnR.MattoonandBarrySchweitzer5. 蛋白质相互作用的手工注释 75SvetlanaBureeva，SvetlanaZvereva，ValentinRomanov，and TatianaSerebryiskaya第二部分：分析6. 基因集富集分析 99CharlesA.TilfordandNathanO.Siemers7. PANTHER途径：一个整合了数据分析工…
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从组学的生物时代开始，科学家一直追求的是降低基因组规模试验的复杂性，以便于了解其蕴含的基本生物学原理。在《蛋白质网络与途径分析》这本《蛋白质网络与途径分析（导读版）》，专家从业人员汇编了函数数据分析的方法，经常被称为系统生物学，它被应用于药物研发、医学和基础医学领域的研究中。《蛋白质网络与途径分析（导读版）》分为三部分：1）对蛋白质、化合物和基因之间相互作用的阐述；2）介绍了网络、相互作用组和本体论研究中常用的分析工具；3）函数分析的应用范围。作为非常著名的《分子生物学方法》系列丛书之一，《蛋白质网络与途径分析（导读版）》提供了详细的说明，并且为动手实践提供了建议。 前沿的《蛋白质网络与途径分析》既阐明了生物实验室试验方法，又介绍了相关计算工具，涵盖了这个令人着迷的新兴领域中大多数的问题。
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目录前言 v撰稿人 ix第一部分：相互作用1. 用Linguamatics公司研发的I2E软件从发表的文献中挖掘蛋白质相互作用 3JudithBandy，DavidMilward，andSarahMcQuay2. 基因组规模实验中转录因子与DNA结合的相对亲和力、特异性和敏感度 15VladimirA.Kuznetsov3. 抑制因子-靶标数据的管理：步骤和在途径分析上的作用 51SreenivasDevidas4. 用功能蛋白质芯片描绘蛋白质相互作用网络 63DawnR.MattoonandBarrySchweitzer5. 蛋白质相互作用的手工注释 75SvetlanaBureeva，SvetlanaZvereva，ValentinRomanov，and TatianaSerebryiskaya第二部分：分析6. 基因集富集分析 99CharlesA.TilfordandNathanO.Siemers7. PANTHER途径：一个整合了数据分析工具且基于本体的途径数据库 123HuaiyuMiandPaulThomas8. 采用网络分析优化排序影响途径的基因 141AaronN.Chang9. 从多样的功能基因组数据中发掘生物学网络 157ChadL.Myers，CameliaChiriac，andOlgaG.Troyanskaya10. 在基于知识的集成平台上对组学数据及小分子化合物的函数分析 177YuriNikolsky，EugeneKirillov，RomanZuev，EugeneRakhmatulin，and TatianaNikolskaya11. 动力学模型作为一种整合多层次动态实验数据的工具 197Ekaterina Mogilevskaya，Natalia Bagrova，Tatiana Plyusnina，Nail Gizzatkulov，Eugeniy Metelkin，EkaterinaGoryacheva，SergeySmirnov，YuriyKosinsky，AleksanderDorodnov，KirillPeskov，TatianaKarelina，IgorGoryanin，andOlegDemin12. Cytoscape：用于网络建模的一个基于社区的框架 219SarahKillcoyne，GregoryW.Carter，JenniferSmith，andJohnBoyle13. 用语义数据集成和知识管理表示生物网络相关性 241SaschaLoskoandKlausHeumann14. 复杂的、多数据类型及多工具分析的解决方案：运用工作流程与流水线方法的 原则及应用 259RobinE.J.MunroandYikeGuo第三部分：应用15. 高通量siRNA筛选结合化合物筛选作为一种干扰生物系统以及识别目标途径的方法 275JeffKiefer，HongweiH.Yin，QiangQ.Que，andSpyroMousses16. 用高密度等位基因关联数据进行途径和网络的分析 289AliTorkamaniandNicholasJ.Schork17. miRNAs：从生物起源到网络 303GiuseppeRussoandAntonioGiordano18. MetaMiner(CF)：疾病导向的生物信息学分析环境 353JerryM.Wright，YuriNikolsky，TatianaSerebryiskaya，andDianaR.Wetmore19. 转化研究与生物医学信息学 369MichaelLiebman20. ArrayTrack：一个美国食品及药物管理局(FDA)和公共基因组工具 379HongFang，StephenC.Harris，ZhenjiangSu，MinjunChen，Feng Qian，Leming Shi，RogerPerkins，andWeidaTong索引 399(高友鹤 尹剑锐 译)ContentsPreface vContributors ixSECTION I：INTERACTIONS1. Mining Protein–Protein Interactions from Published Literature Using Linguamatics I2E 3Judith Bandy，David Milward，and Sarah McQuay2. Relative Avidity，Specificity，and Sensitivity of Transcription Factor–DNA Binding in Genome-Scale Experiments 15Vladimir A. Kuznetsov3. Curation of Inhibitor-Target Data：Process and Impact on Pathway Analysis 51Sreenivas Devidas4. Profiling Protein Interaction Networks with Functional Protein Microarrays 63Dawn R. Mattoon and Barry Schweitzer5. Manual Annotation of Protein Interactions 75Svetlana Bureeva，Svetlana Zvereva，Valentin Romanov，and Tatiana SerebryiskayaSECTION II：ANALYSIS6. Gene Set Enrichment Analysis 99Charles A. Tilford and Nathan O. Siemers7. PANTHER Pathway：An Ontology-Based Pathway Database Coupled with Data Analysis Tools 123Huaiyu Mi and Paul Thomas8. Prioritizing Genes for Pathway Impact Using Network Analysis 141Aaron N. Chang9. Discovering Biological Networks from Diverse Functional Genomic Data 157Chad L. Myers，Camelia Chiriac，and Olga G. Troyanskaya10. Functional Analysis of OMICs Data and Small Molecule Compounds in an Integrated “Knowledge-Based” Platform 177Yuri Nikolsky，Eugene Kirillov，Roman Zuev，Eugene Rakhmatulin，and Tatiana Nikolskaya11. Kinetic Modeling as a Tool to Integrate Multilevel Dynamic Experimental Data 197Ekaterina Mogilevskaya，Natalia Bagrova，Tatiana Plyusnina，Nail Gizzatkulov，Eugeniy Metelkin，Ekaterina Goryacheva，Sergey Smirnov，Yuriy Kosinsky，Aleksander Dorodnov，Kirill Peskov，Tatiana Karelina，Igor Goryanin，and Oleg Demin12. Cytoscape：A Community-Based Framework for Network Modeling 219Sarah Killcoyne，Gregory W. Carter，Jennifer Smith，and John Boyle13. Semantic Data Integration and Knowledge Management to Represent Biological Network Associations 241Sascha Losko and Klaus Heumann14. Solutions for Complex，Multi Data Type and Multi Tool Analysis：Principles and Applications of Using Workflow and Pipelining Methods 259Robin E. J. Munro and Yike GuoSECTION III：APPLICATIONS15. High-Throughput siRNA Screening as a Method of Perturbation of Biological Systems and Identification of Targeted Pathways Coupled with Compound Screening 275Jeff Kiefer，Hongwei H. Yin，Qiang Q. Que，and Spyro Mousses16. Pathway and Network Analysis with High-Density Allelic Association Data 289Ali Torkamani and Nicholas J. Schork17. miRNAs：From Biogenesis to Networks 303Giuseppe Russo and Antonio Giordano18. MetaMiner (CF)：A Disease-Oriented Bioinformatics Analysis Environment 353Jerry M. Wright，Yuri Nikolsky，Tatiana Serebryiskaya，and Diana R. Wetmore19. Translational Research and Biomedical Informatics 369Michael Liebman20. ArrayTrack：An FDA and Public Genomic Tool 379Hong Fang，Stephen C.Harris，Zhenjiang Su，Minjun Chen，Feng Qian，Leming Shi，Roger Perkins，and Weida TongIndex 399
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从组学的生物时代开始，科学家一直追求的是降低基因组规模试验的复杂性，以便于了解其蕴含的基本生物学原理。在《蛋白质网络与途径分析》这本《蛋白质网络与途径分析（导读版）》，专家从业人员汇编了函数数据分析的方法，经常被称为系统生物学，它被应用于药物研发、医学和基础医学领域的研究中。《蛋白质网络与途径分析（导读版）》分为三部分：1）对蛋白质、化合物和基因之间相互作用的阐述；2）介绍了网络、相互作用组和本体论研究中常用的分析工具；3）函数分析的应用范围。作为非常著名的《分子生物学方法》系列丛书之一，《蛋白质网络与途径分析（导读版）》提供了详细的说明，并且为动手实践提供了建议。 前沿的《蛋白质网络与途径分析》既阐明了生物实验室试验方法，又介绍了相关计算工具，涵盖了这个令人着迷的新兴领域中大多数的问题。
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