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J-GLOBAL ID：201802238796774609   整理番号：18A0965831

CRISPRスクリーンデータの順列ベース非パラメトリック解析【JST・京大機械翻訳】

A permutation-based non-parametric analysis of CRISPR screen data

著者 (6件)： Jia Gaoxiang (Department of Statistical Science, Southern Methodist University, Dallas, USA) ,  Jia Gaoxiang (Quantitative Biomedical Research Center, Department of Clinical Sciences, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA) ,  Wang Xinlei (Department of Statistical Science, Southern Methodist University, Dallas, USA) ,  Xiao Guanghua (Quantitative Biomedical Research Center, Department of Clinical Sciences, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA) ,  Xiao Guanghua (Department of Bioinformatics, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA) ,  Xiao Guanghua (Simmons Comprehensive Cancer Center, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA)
資料名： BMC Genomics (Web)  (BMC Genomics (Web))
巻： 18  号： 1  ページ： 545  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7048A  ISSN： 1471-2164  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景】クラスタリングされた規則的に間隔の短いパリンdroリピート(CRISPR)スクリーンは,通常,重要な機能を有する遺伝子を同定するために,培養細胞において実行される。いくつかの方法が開発されているが,CRISPRスクリーニングデータを分析するために適用されているが,単一の特異的アルゴリズムは人気を得ていない。したがって,既存のアルゴリズムの欠点を克服するために厳密な手順が必要である。【方法】著者らは,sgRNA標識を許可することによって遺伝子レベルでp値を計算し,それにより制限的分布仮定を回避する,パームベース非パラメトリック解析(PBNPA)アルゴリズムを開発した。PBNPAはCRISPRデータを分析するために設計されているが,siRNAまたはshRNAと薬物スクリーンで実行された遺伝子スクリーンの分析にも適用できる。結果:シミュレーションデータと実際のデータに関する競合法とPBNPAの性能を比較した。PBNPAは,CRISPRスクリーン分析のために設計された最近の方法,および様々な設定下でのシミュレーションデータのための受信者動作特性(ROC)曲線およびFalse Discovery Rate(FDR)制御の観点から,他の機能的ゲノミクススクリーンの分析に使用される方法を上回った。注目すべきことに,PBNPAアルゴリズムは,公表された実データに関するより良い一貫性とFDR制御を示した。結論:PBNPAは,特にデータ品質が低い場合,その競争者よりも一貫性のある信頼できる結果をもたらす。PBNPAのRパッケージは,以下の通りに利用可能である:https:/cran.r-project.org/web/pack/PBNPA/。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曲線 ,  遺伝子 ,  培養細胞 ,  siRNA ,  アルゴリズム ,  *スクリーン ,  順列 ,  RNA干渉
準シソーラス用語： データ品質 ,  低分子ヘアピンRNA ,  p値 ,  sgRNA ,  *パラメトリック解析 ,  *CRISPR配列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機能ゲノミクス ,  偽発見率 ,  RNA干渉 ,  負の選択 ,  次世代シークエンシング ,  正の選択

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

引用文献 (39件)：

• Nat Rev Genet; High-throughput functional genomics using CRISPR-Cas9; O Shalem, NE Sanjana, F Zhang; 16; 5; 2015; 299-311; 10.1038/nrg3899; CR1;
• Cell; High-resolution CRISPR screens reveal fitness genes and genotype-specific cancer liabilities; T Hart, M Chandrashekhar, M Aregger, Z Steinhart, KR Brown, G MacLeod, M Mis, M Zimmermann, A Fradet-Turcotte, S Sun; 163; 6; 2015; 1515-1526; 10.1016/j.cell.2015.11.015; CR2;
• Science; Genetic screens in human cells using the CRISPR-Cas9 system; T Wang, JJ Wei, DM Sabatini, ES Lander; 343; 6166; 2014; 80-84; 10.1126/science.1246981; CR3;
• Cell; Genome-scale CRISPR-mediated control of gene repression and activation; LA Gilbert, MA Horlbeck, B Adamson, JE Villalta, Y Chen, EH Whitehead, C Guimaraes, B Panning, HL Ploegh, MC Bassik; 159; 3; 2014; 647-661; 10.1016/j.cell.2014.09.029; CR4;
• Science; Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells; O Shalem, NE Sanjana, E Hartenian, X Shi, DA Scott, TS Mikkelsen, D Heckl, BL Ebert, DE Root, JG Doench; 343; 6166; 2014; 84-87; 10.1126/science.1247005; CR5;

タイトルに関連する用語 (4件)： CRISPR ,  スクリーン ,  順列 ,  パラメトリック解析