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Biochemistry

Uma Abordagem de Gráfico de Conhecimento para Elucidar o Papel das Vias Organelares na Doença via Relatórios Biomédicos

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A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports

Uma Abordagem de Gráfico de Conhecimento para Elucidar o Papel das Vias Organelares na Doença via Relatórios Biomédicos

DOI:

10.3791/65084-v

•

07:35 min

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October 13, 2023

•

Alexander R. Pelletier^2,3, Dylan Steinecke^3,4, Dibakar Sigdel, Irsyad Adam, J. Harry Caufield, Vladimir Guevara-Gonzalez, Joseph Ramirez, Aarushi Verma, Kaitlyn Bali, Katherine Downs, Wei Wang^2,3, Alex Bui⁴, Peipei Ping^2,3,4,5

¹Department of Physiology,UCLA School of Medicine, ²Scalable Analytics Institute (ScAi) at Department of Computer Science,UCLA School of Engineering, ³NIH BRIDGE2AI Center at UCLA & NHLBI Integrated Cardiovascular Data Science Training Program,UCLA, ⁴Medical Informatics,University of California at Los Angeles (UCLA), ⁵Department of Medicine (Cardiology),UCLA School of Medicine

Chapters

00:04Introduction
01:09Running the Docker Container
01:53Preparing the Diseases and Proteins
03:16Analyzing the Results
04:20Predictive Analysis
05:40Results: Top Protein‐Disease and Pathway‐Disease Associations and Application of Deep Learning for Knowledge Graph Completion
06:40Conclusion

Summary

Automatic Translation

Um protocolo computacional, CaseOLAP LIFT, e um caso de uso são apresentados para investigar proteínas mitocondriais e suas associações com doenças cardiovasculares, conforme descrito em relatórios biomédicos. Este protocolo pode ser facilmente adaptado para estudar componentes celulares e doenças selecionadas pelo usuário.

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Usage Statistics

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