最近，來自美國西奈山伊坎醫學院的科學家，開發和公布了兩種新的數據分析軟件，可以幫助研究人員以更高的效率和精確度，識別疾病的遺傳觸發因子。這些新的分析工具分別發表在11月30日的《PLoS Computational Biology》和11月25日的《Scientific Reports》。延伸閱讀：復雜、大型的基因組分析將更簡單。

MEGENA（Multiscale Embedded Gene Co-expression Network Analysis）將基因表達數據投射到一個三維球面上，從而讓科學家在復雜的網絡（具有某些疾病特性，如癌癥、肥胖病和老年癡呆癥）中研究層次組織模式。研究人員在來自Cancer Genome Atlas（TCGA）的數據上進行了檢測，發現MEGENA可確定乳腺癌和肺癌中的新調控靶標，超越了其他共表達分析的方法。

第二種工具——SuperExactTest，建立了第一個理論框架，用于評估多套交集，并使用戶能夠比較非常大的數據集，如從全基因組關聯研究（GWAS）和差異表達分析產生的基因集合。科學家們在現有的TCGA和GWAS數據上運行了SuperExactTest，從而確定了一套核心的癌癥基因，并檢測了復雜疾病之間的相關模式。

這兩種工具都來自于西奈山伊坎醫學院遺傳學和基因組科學系副教授張斌（Bin Zhang）帶領的多尺度網絡建模實驗室。這兩篇論文的資深作者張斌博士說：“這些工具滿足了基因組學中重要但未得到滿足的需求。MEGENA將幫助科學家們具體化復雜疾病中的新途徑和關鍵靶標，而SuperExactTest則通過比較大量的基因簽名，為基因組提供更為清晰的見解。”

西奈山伊坎醫學院基因組學教授、伊坎基因組學和多尺度生物學研究所主任Eric Schadt博士說：“我們的研究團隊，致力于打造高性能的分析工具，并與更廣泛的基因組研究機構共享這些資源，以幫助我們產生盡可能最好的結果。這些新的工具，為世界各地科學家所面對的計算挑戰，展示了周到而富創造性的解決方案，我期待看到，科學家用它們完成更多研究。”

在張斌博士的網站和CRAN（Comprehensive R Archive Network），一個開源軟件庫，MEGENA和SuperExactTest是作為R程序包可用的。