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透過Paralogs概念建置的SWOP系統來找出疾病的路徑

為了解決Kd trey 5 ix的問題，作者賴立偉 這樣論述：

近十年來， microarray技術的進步，讓我們可以發現不同的基因在病理學上或是生理學上表現不同；但是到目前為止仍然沒有證據可以證明他們之間的關係。在這篇研究當中，我們發展了一個全新方法，透過paralogs的概念、microarray基因表現的資料、基因網路和GO的資料來找到疾病和正常路徑之間交叉的基因。首先透過生物反應(biological reaction)，如白質交互作用(protein-protein interactions)、蛋白質調控(protein-DNA regulations)、磷酸化(phosphorylations)和甲基化(methylations)把基因組(g

enome)連結成一個巨大的基因網路。接下來根據每個基因在GO的特性把整個網路切成成千上萬條路徑，也因為如此就可以把單獨的基因表現量換成路徑的表現量。最後搜尋疾病和正常的路徑之間的paralogous基因，也許可能會在兩組之間找到相同的基因，而這相同的基因可能和paralogous基因有關。在這套系統中，使用者可以上傳人類、老鼠以及大鼠的microarray資料，透過系統的分析後所得到的MI就可以找到兩組有paralogous基因的兩組路徑，而且可以以圖形化的方式呈現兩組路徑，而其中相同的基因則會特別的標示出來。SWOP系統透過paralogs和複雜的microarray資料所找到疾病和正常路

徑兩組之間相同基因，或許可以拿來研究藥物所要抑制的基因。