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J-GLOBAL ID：201702229611487333   整理番号：17A0142732

RNA-seqデータからのロバストな微分ネットワークモジュール構造発見のためのフレームワーク【Powered by NICT】

A framework for robust differential network modular structure discovery from RNA-seq data

著者 (2件)： Tianle Ma (Department of Computer Science and Engineering, University at Buffalo (SUNY), New York 14260-2500, United States of America) ,  Aidong Zhang (Department of Computer Science and Engineering, University at Buffalo (SUNY), New York 14260-2500, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 288-293  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝子共発現ネットワーク解析のような機能的遺伝子ネットワーク解析は疾患関連遺伝子モジュールの検出に有用である。経路データベースにおける多くの遺伝子相互作用ネットワークと比較して,RNA-seq実験から直接構築された共発現ネットワークは限定された条件下での差次的遺伝子モジュールを検出するための特異的,より有用である。しかし,RNA-seqデータのための既存の共発現ネットワーク推定手法は,サンプルサイズが小さく,多くの交絡因子のために高い雑音とバイアスに悩まされている。本論文において,筆者らは高信頼エッジからなるロバスト,状況特異的差次的遺伝子共発現ネットワークを構築するためのフレームワークを提案した。疾患関連サブモジュールを検出するために,モジュール重要性スコアを測定するための新しい計量を考案した。このメトリックに基づいて,筆者らは,疾病関連の微分モジュール構造を同定するための遺伝子オントロジー(GO)駆動モジュール発見アルゴリズムを開発した。実RNA-seqデータ上での実験を行い,このフレームワークは,生物学的に意味のある信号を検知において,良好に動作することを示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝子 ,  データベース ,  *微分 ,  *ネットワーク ,  バイアス ,  *RNA【核酸】 ,  *モジュール構造 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 遺伝子オントロジー ,  スコア ,  遺伝子ネットワーク推定 ,  遺伝子相互作用 ,  疾患遺伝子 ,  ネットワーク解析 ,  共発現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： RNA-seq ,  ロバスト ,  微分 ,  モジュール構造 ,  発見 ,  フレームワーク