The study of interactions among biological components can be carried out by using methods grounded on network theory. Most of these methods focus on the comparison of two biological networks (e.g., control vs. disease). However, biological systems often present more than two biological states (e.g., tumor grades). To compare two or more networks simultaneously, we developed
, a
package with a user-friendly graphical interface.
compares correlation networks based on the probability distribution of a feature of the graph (e.g., centrality measures). The analysis of the structural alterations on the network reveals significant modifications in the system. For example, the analysis of centrality measures provides information about how the relevance of the nodes changes among the biological states. We evaluated the performance of
in both, toy models and two case studies. The latter related to gene expression of tumor cells and plant metabolism. Results based on simulated scenarios suggest that the statistical power of
is less sensitive to the increase of the number of networks than Gene Set Coexpression Analysis (
). Also, besides being able to identify nodes with modified centralities,
identified altered networks associated with signaling pathways that were not identified by other methods.
RESUMO No primeiro semestre de 2020 a cidade de São Paulo foi assolada pela pandemia da Covid-19. Como uma Cidade Global, São Paulo acabou se tornando o epicentro da pandemia no Brasil. Sendo uma metrópole com alto nível de desigualdade, São Paulo acabou salientando as vulnerabilidades a ela relacionadas. Neste trabalho, aplicamos a ferramenta sistêmica BioNetStat aos dados censitários do município de São Paulo. Basea- mo-nos em trabalho prévio de Nery et al. (2019) que distinguiu oito padrões urbanos. Primeiro mostramos que as análises sistêmicas demonstram que diferentes conjuntos de fatores caracterizam cada um dos padrões urbanos. Mostramos que existem vantagens na análise conjunta de fatores para estudo da estrutura da cidade de São Paulo. Numa segunda análise, aplicamos a abordagem sistêmica com a inclusão de casos e óbitos de Covid-19. Os resultados mostraram que a pandemia levou a uma maior letalidade em regiões com padrão urbano coincidente com baixos níveis de educação e renda, maior número de viagens ao trabalho e com falhas no abastecimento de água. Concluímos que para lidar com a vulnerabilidade de São Paulo a situações extremas - como a pandemia da Covid-19 - políticas públicas sistêmicas deveriam ser utilizadas. Sugerimos que talvez seja o momento de adaptar a gestão urbana aos padrões urbanos ao invés da tradicional abordagem político administrativa.
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