Artwork

A tartalmat a Roman Cheplyaka biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Roman Cheplyaka vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

#70 Prioritizing drug target genes with Marie Sadler

52:20
 
Megosztás
 

Manage episode 390813219 series 1537951
A tartalmat a Roman Cheplyaka biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Roman Cheplyaka vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

In this episode, Marie Sadler talks about her recent Cell Genomics paper, Multi-layered genetic approaches to identify approved drug targets.

Previous studies have found that the drugs that target a gene linked to the disease are more likely to be approved. Yet there are many ways to define what it means for a gene to be linked to the disease. Perhaps the most straightforward approach is to rely on the genome-wide association studies (GWAS) data, but that data can also be integrated with quantitative trait loci (eQTL or pQTL) information to establish less obvious links between genetic variants (which often lie outside of genes) and genes. Finally, there’s exome sequencing, which, unlike GWAS, captures rare genetic variants. So in this paper, Marie and her colleagues set out to benchmark these different methods against one another.

Listen to the episode to find out how these methods work, which ones work better, and how network propagation can improve the prediction accuracy.

Links:

Thank you to Jake Yeung, Michael Weinstein, and other Patreon members for supporting this episode.

  continue reading

70 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 390813219 series 1537951
A tartalmat a Roman Cheplyaka biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Roman Cheplyaka vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

In this episode, Marie Sadler talks about her recent Cell Genomics paper, Multi-layered genetic approaches to identify approved drug targets.

Previous studies have found that the drugs that target a gene linked to the disease are more likely to be approved. Yet there are many ways to define what it means for a gene to be linked to the disease. Perhaps the most straightforward approach is to rely on the genome-wide association studies (GWAS) data, but that data can also be integrated with quantitative trait loci (eQTL or pQTL) information to establish less obvious links between genetic variants (which often lie outside of genes) and genes. Finally, there’s exome sequencing, which, unlike GWAS, captures rare genetic variants. So in this paper, Marie and her colleagues set out to benchmark these different methods against one another.

Listen to the episode to find out how these methods work, which ones work better, and how network propagation can improve the prediction accuracy.

Links:

Thank you to Jake Yeung, Michael Weinstein, and other Patreon members for supporting this episode.

  continue reading

70 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás