The widely collected and analyzed genetic data help in understanding the underlying mechanisms of heterogeneous diseases. Cellular components interact in a network fashion where genes are nodes and edges are the interactions. The failure in individual genes lead to dys-regulation of sub-groups of genes which causes a disease phenotype, and this dys-functional region is called a disease module. Disease module identification in complex diseases such as asthma and cancer is a huge challenge. Despite the development of numerous sophisticated methods there is a still no gold standard. In this study we apply different parameter settings to test the performance of a widely used method for disease module detection in multi-omics data called Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA). A systematic approach is used to identify disease modules in asthma and arthritis diseases. The accuracy of obtained modules is validated by a pathway scoring algorithm (PASCAL) and GWAS SNP enrichment. Our results differ between the tested data sets and therefore we cannot conclude with recommendations for an optimal setting that could perform best for multiple data sets using this method.

Aus der Einleitung: "Verschiedene Zielkonflikte zwischen den Anforderungen bzgl. Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Umweltverträglichkeit resultieren aus den Spannungsfeldern Umwelt, Wirtschaft und Technik (Busche 2014, Braess & Seiffert 2013). Richtungsentscheidungen bei der Festlegung der Anforderungen im Entwicklungsprozess auf Grundlage weniger Informationen bergen die Gefahr fehlerhafter Entscheidungen (Feldhusen & Grote 2013). Wird dies im weiteren Verlauf der Entwicklungsprozesse bemerkt sind Iterationsschleifen verbunden mit hohen Kosten notwendig, um dort nachzubessern (Ehrlenspiel et al. 2007). Der Grund für das große Informationsdefizit am Anfang des Entwicklungsprozesses sind die unbekannten Auswirkungen der Parametervariationen auf die Eigenschaften (Ehrlenspiel 2009). Diese resultieren u.a. aus den restriktiven Anforderungen, neuen Technologien oder alternativen Werkstoffen (Braess & Seiffert 2013). Muss das Nachfolgefahrzeug bspw. länger und flacher, bei gleicher Fahrdynamik werden oder leichter bei schärferen NVH- und Crash-Eigenschaften sein, müssen neue Strukturen, Materialien und Verfahren eingesetzt werden (Prinz 2011, Busche 2014). Bei Neukonstruktionen ist der Anteil unbekannter Auswirkungen noch höher (Ehrlenspiel 2009). ..."

Aus der Einleitung: "Verschiedene Zielkonflikte zwischen den Anforderungen bzgl. Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Umweltverträglichkeit resultieren aus den Spannungsfeldern Umwelt, Wirtschaft und Technik (Busche 2014, Braess & Seiffert 2013). Richtungsentscheidungen bei der Festlegung der Anforderungen im Entwicklungsprozess auf Grundlage weniger Informationen bergen die Gefahr fehlerhafter Entscheidungen (Feldhusen & Grote 2013). Wird dies im weiteren Verlauf der Entwicklungsprozesse bemerkt sind Iterationsschleifen verbunden mit hohen Kosten notwendig, um dort nachzubessern (Ehrlenspiel et al. 2007). Der Grund für das große Informationsdefizit am Anfang des Entwicklungsprozesses sind die unbekannten Auswirkungen der Parametervariationen auf die Eigenschaften (Ehrlenspiel 2009). Diese resultieren u.a. aus den restriktiven Anforderungen, neuen Technologien oder alternativen Werkstoffen (Braess & Seiffert 2013). Muss das Nachfolgefahrzeug bspw. länger und flacher, bei gleicher Fahrdynamik werden oder leichter bei schärferen NVH- und Crash-Eigenschaften sein, müssen neue Strukturen, Materialien und Verfahren eingesetzt werden (Prinz 2011, Busche 2014). Bei Neukonstruktionen ist der Anteil unbekannter Auswirkungen noch höher (Ehrlenspiel 2009). ..."