2018年3月12日，Plant Physiology在线发表了浙江大学陈新教授和毛传澡教授为通讯作者的题为“Predicted Arabidopsis Interactome Resource and Gene Set Linkage Analysis: A Transcriptomic Analysis Resource”的研究论文。
对组学数据的深入理解对于阐明植物生理过程的机理以及有效控制植物的目标性状尤为重要。在本文中，作者报道了拟南芥分子相互作用数据平台（PAIR）和基因集关联分析（GSLA）工具的最新版本，它们能够解释拟南芥中的转录组变化（差异表达基因，DEGs）对生理过程的影响。PAIR v5.0整合了基因之间多种形式的功能关联数据，并推断出335301种功能上可能的相互作用。GSLA依赖于这种高信度推断的功能关联网络来扩大我们对转录组变化影响相关功能方面的理解。GSLA使用既定的生物学概念（注释术语）解释DEG的生物学意义，不仅对DEG本身进行分析，而且分析其对功能的潜在影响。这种独特的分析能力能够帮助研究人员更深入地了解其实验结果，并指出今后进一步研究的方向。作者通过两个案例研究证明了GSLA的实用性，其中GSLA揭示了分子事件如何通过对生理过程的共同影响从而引起生理变化。此外，典型的注释-富集工具无法产生与PAIR / GSLA类似的结果。
PAIR v5.0和GSLA的访问地址为：http://public.synergylab.cn/pair/。
Figure 1. Preparation of the training dataset for inference of functional associations between Arabidopsis genes.
Figure 3. Two hypotheses used by GSLA to assess the functional association between two biologically meaningful gene sets.
Figure 5. PAIR/GSLA reveals different mechanisms leading to similar phenotypes.
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