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A powerful score-based statistical test for group difference in weighted biological networks

机译:基于得分的强大统计测试用于加权生物网络中的群体差异

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摘要

BackgroundComplex disease is largely determined by a number of biomolecules interwoven into networks, rather than a single biomolecule. A key but inadequately addressed issue is how to test possible differences of the networks between two groups. Group-level comparison of network properties may shed light on underlying disease mechanisms and benefit the design of drug targets for complex diseases. We therefore proposed a powerful score-based statistic to detect group difference in weighted networks, which simultaneously capture the vertex changes and edge changes.
机译:背景复杂疾病很大程度上取决于交织到网络中的许多生物分子,而不是单个生物分子。一个关键但未充分解决的问题是如何测试两组之间网络的可能差异。网络属性的组级别比较可以阐明潜在的疾病机制,并有助于设计复杂疾病的药物靶标。因此,我们提出了一种基于得分的强大统计功能,可检测加权网络中的组差异,同时捕获顶点变化和边缘变化。

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