Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1415 D 482.984182.984
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

The possibilities of using biological knowledge for filtering pairs of SNPs in GWAS studies: an exploratory study on public protein-interaction and pathway data. (2014)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/14:00074889
Název v anglickém jazyceThe possibilities of using biological knowledge for filtering pairs of SNPs in GWAS studies: an exploratory study on public protein-interaction and pathway data.
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2014
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem2
Počet domácích tvůrců2
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůMatej Lexa (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6759890)
Stanislav Štefanič (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 4156439)
Popis výsledku v anglickém jazyceGenome-wide association studies have become a standard way of discovering novel causative alleles by loooking for statisticaly significant associations in patient genotyping data. The present challenge for these methods is to discover associations involving multiple interacting loci, a common phenomenon in diseases often related to epistasis. The main problem is the exponential increase in necessary computational power for every additional interacting locus considered in association tests. Several approaches have been proposed to manage this problem, including limiting analysis to interacting pairs and filtering SNPs according to external biological knowledge. Here we explore the possibilities of using public protein interaction data and pathway maps to filter out only pairs of SNPs that are likely to interact, perhaps because of epistatic mechanisms working at the protein level.
Klíčová slova oddělená středníkemGWAS; SNPs; biological knowledge; databases; genotyping; filtering
Stránka www, na které se nachází výsledekhttp://www.scitepress.org/DigitalLibrary/Link.aspx?doi=10.5220/0004915002590264
DOI výsledku10.5220/0004915002590264

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníkuProceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms
ISBN9789897580123
ISSN-
Počet stran výsledku6
Strana od-do259-264
Název nakladateleSciTePress
Místo vydáníAngers, France
Místo konání akceAngers, FR
Datum konání akce03.03.2014
Typ akce podle státní příslušnosti účastníkůWRD - Celosvětová
Kód UT WoS článku podle Web of Science-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2015
SpecifikaceRIV/00216224:14330/14:00074889!RIV15-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku29.05.2015
Kontrolní číslo152393097

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu 7E7E13011 - THALAssaemia MOdular Stratification System for personalized therapy of beta-thalassemia (2013 - 2016)