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Factors affecting interactome-based prediction of human genes associated with clinical signs

机译:影响基于相互作用组的人类基因与临床体征相关预测的因素

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摘要

BackgroundClinical signs are a fundamental aspect of human pathologies. While disease diagnosis is problematic or impossible in many cases, signs are easier to perceive and categorize. Clinical signs are increasingly used, together with molecular networks, to prioritize detected variants in clinical genomics pipelines, even if the patient is still undiagnosed. Here we analyze the ability of these network-based methods to predict genes that underlie clinical signs from the human interactome.
机译:背景技术临床症状是人类病理学的基本方面。尽管在许多情况下疾病诊断存在问题或不可能,但更容易识别和分类体征。越来越多地使用临床体征以及分子网络来确定临床基因组学流程中检测到的变异体的优先级,即使患者仍未被诊断。在这里,我们分析了这些基于网络的方法预测人类交互组临床症状基础基因的能力。

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