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Causal network analysis of omics data using prior knowledge databases
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DOI：10.1093/bib/bbaf654.png)
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摘要
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识别组学数据中的因果关系对于理解潜在的生物学过程至关重要。然而，由于分子网络的复杂性和观察数据的局限性，检测这些关系仍然具有挑战性。为引导研究人员，我们针对利用来自调控和相互作用数据库的结构化先验知识的数据驱动因果组学分析方法，开展了一项系统文献综述。我们根据先验知识的整合程度将方法分为三种途径：调控因子级（直接调控因子-靶标联系，解释直接但存在过度简化的风险）、流级（从调控因子到靶标的逐步传播，机制解释更广泛但缺乏不确定性建模）和网络级（系统级相互作用和串扰，最全面但计算复杂度增加且需要特别谨慎的解释）。这些方法已在多种应用中显示出效用，包括急性髓系白血病中治疗靶点的识别、IgA肾病的机制阐明以及阿尔茨海默病中调控扰动的检测。我们讨论了每种途径的优势、局限性及代表性应用案例，并探讨了通用局限性及展望了未来研究方向。本综述为整个分析过程提供了实用指南，涵盖从选择先验知识数据库（PKDBs）到为不同研究问题选择和应用因果分析方法。
Keyword:
molecular networks
prior knowledge
systems biology
bioinformatics workflows
network analysis
causal reasoning
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