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1. multiDEGGs
🔧 GitHub Project | Language:
R| ⭐6| 🍴1
An R package to perform differential network analysis in single and multi-omic data. It can also be used for feature selection in ML.
Key Topics: bioinformatics differential-expression interactive-visualizations multiomics multiomics-data network-analysis omics proteomics
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 multiDEGGs：多组学数据中差异网络分析与特征筛选的利器
痛点直击
你是否在关注单个基因表达变化时，忽略了基因间相互作用模式的系统性改变？你是否在处理转录组与蛋白质组等多模态数据时，苦于无法在统一的框架下整合分析不同层面的调控网络？你是否在进行机器学习建模时，难以从海量变量中筛选出具有生物学解释性的组合特征？
核心亮点
- 超越单变量视角的差异网络推断：不同于传统的差异表达分析，该工具通过统计学检验比较不同组别间基因-基因对的回归系数或相关性变化，精准识别出调控关系发生显著翻转或增强的“差异边”，揭示疾病状态下的分子机制重连。
- 原生支持多组学联合分析：能够同时处理 RNA-seq、传统蛋白质组学及 Olink 等高灵敏度蛋白组数据，支持跨层级的网络对比，帮助研究者发现单一组学中无法显现的跨层级关键相互作用。
- 交互式探索与特征工程闭环：内置基于 Shiny 的交互式可视化界面，支持对特定基因对进行动态回归拟合与深入探索；同时，算法输出的差异相互作用可直接作为机器学习的高维特征，有效提升预测模型的鲁棒性与生物学可解释性。
适用人群
多组学研究人员、系统生物学家、致力于生物标志物挖掘与机器学习建模的数据分析师。
领域归类
领域：转录组, 蛋白组/代谢组
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