文献

J-GLOBAL ID：201602217416883870   整理番号：16A0184217

RNA-seqデータ分析に対する動的モデル

Dynamic Model for RNA-seq Data Analysis

著者 (2件)： LI Lerong (Univ. Texas Health Sci. Center at Houston, TX, USA) ,  XIONG Momiao (Univ. Texas Health Sci. Center at Houston, TX, USA)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Bioinformatics  ページ： 916352 (WEB ONLY)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 試料中の全ての遺伝子に対するメッセンジャーRNAレベルの測定によって,RNA-seqは転写での全体的変化を特性化するための魅力的な選択肢を提供する。RNA-seqは遺伝子発現プロファイリングに対して広く使用さるプラットホームとなりつつある。しかし,RNA-seqデータでの実際の転写シグナルは,測定とシークエンシングの誤りおよび他の無作為の生物学的/技術的変動と混同される。RNA-seqデータから生物学的に有用な転写過程を抽出するため,RNA-seqデータモデリングに対する2階ODEの使用を提案した。差次的主成分分析を用いてODEの位置変化係数評価に対する統計的方法を開発した。予測分析と5倍クロス検証によってRNA-seqデータに適合するODEモデルの精度を検証した。RNA-seqデータ分析に対するODEモデルの性能をさらに評価するため,特徴として2階ODEの位置変化係数を用いて健常と腫瘍細胞を分類した。単一遺伝子に対してODEモデルを用いてさえも,高い分類精度を達成できることを示した。また,応答分析を行い,どのようにして転写過程が外部シグナルのかく乱に応答するかを検討し,癌に関連した数ダースの遺伝子を同定した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *遺伝学実験技術 ,  *データ解析 ,  *ダイナミックモデル ,  mRNA ,  遺伝子発現 ,  転写【遺伝】 ,  *常微分方程式 ,  モデリング ,  主成分分析 ,  交差検証法 ,  解析 ,  精度 ,  応答解析 ,  遺伝子 ,  腫瘍細胞 ,  係数
準シソーラス用語： *2階常微分方程式 ,  *RNA-seq ,  データモデリング ,  *データ分析 ,  メッセンジャーRNA ,  位置変化係数 ,  遺伝子発現プロファイリング ,  癌関連遺伝子 ,  交差検定 ,  *動的モデル ,  分類精度 ,  予測解析

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (3件)： RNA-seq ,  データ分析 ,  動的モデル