VI.3 Diseasome: Das menschliche Krankheitsnetzwerk

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Mathieu Bastien

Sebastien Heymann

Diese Karte der Computerwissenschaftler Mathieu Bastian und Sebastien Heymann zeigt die Beziehungen zwischen 1.284 Erkrankungen und 1.777 Krankheitsgenen aus der Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)-Datenbank. Die Krankheiten sind durch Knoten dargestellt, die dann Verbindungen mit anderen Krankheitsknoten bilden, wenn sie mindestens ein Gen gemeinsam haben, das eine Mutation hat, die mit der Krankheit in Verbindung gebracht wird. Die Haupteigenschaften der Netzwerke sind oben links angegeben. Die fünf Hauptkrankheiten und die fünf Hauptgene sind darunter aufgeführt. Das oberste Gen ist TP53. Es kodiert das Tumorprotein p53, das den Zellzyklus regelt und als Tumorhemmer fungiert, zum Beispiel bei Krebstumoren. Die Beschriftung liefert Informationen darüber, wie das Netzwerk angeordnet wurde und welche Farb- und Größenkodierung benutzt wurden. Die Karte verbindet Netzwerkvisualisierung mit medizinischer Innovation, um unser Verständnis von der Wechselwirkung zwischen Genotyp, zellularen Netzwerken und Krankheitsphänotypen zu verbessern und die Entwicklung pharmazeutischer Produkte zu unterstützen. Korrelationen der Behandlungswirksamkeit, welche die Korrelationen der Netzwerkknoten nachahmen, würden die Zeit für wirksame Patientenbehandlung deutlich verringern. Die Diseasome-Website bietet einen interaktiven Krankheitsbeziehungs-Explorer und Links zu Dokumenten und Online-Datenbanken auf http://diseasome.eu.

Translation by:

Markus Wagner

References:

Goh, Kwang-Il, Michael E. Cusick, David Valle, Barton Childs, Marc Vidal, and Albert-László Barabási. 2007. "The Human Disease Network." PNAS 104 (21): 8685-8690.

Bastien, Mathieu and Sébastien Heymann. 2009. Diseasome. Courtesy of INIST-CNRS and Linkfluence. In “6th Iteration (2009): Science Maps for Scholars,” Places & Spaces: Mapping Science, edited by Katy Börner and Elisha F. Hardy. http://scimaps.org.

Acknowledgements: This exhibit is supported by the National Science Foundation under Grant No. IIS-0238261, CHE-0524661, IIS-0534909 and IIS-0715303, the James S. McDonnell Foundation; Thomson Reuters; the Cyberinfrastructure for Network Science Center, University Information Technology Services, and the School of Library and Information Science, all three at Indiana University. Some of the data used to generate the science maps is from the Web of Science by Thomson Reuters and Scopus by Elsevier. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the author(s) and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation.