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J-GLOBAL ID：201802251508269952   整理番号：18A1005586

情報理論的アプローチを用いたネットワーク推論のためのメタ分析戦略の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of Meta-analysis strategies for network inference using information-theoretic approaches

著者 (8件)： Pham Ngoc C. (Bioinformatics and Systems Biology (BioSys) Lab, Universite de Liege, Liege, Belgium) ,  Haibe-Kains Benjamin (Princess Margaret Cancer Center, Toronto, Canada) ,  Haibe-Kains Benjamin (Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Toronto, Canada) ,  Haibe-Kains Benjamin (Department of Computer Science, University of Toronto, Toronto, Canada) ,  Haibe-Kains Benjamin (Ontario Institute of Cancer Research, Toronto, Canada) ,  Bellot Pau (Image Processing group, Technical University of Catalonia, Barcelona, Spain) ,  Bontempi Gianluca (Machine Learning Group, Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels (IB)2, Universite Libre de Bruxelles, Bruxelles, Belgium) ,  Meyer Patrick E. (Bioinformatics and Systems Biology (BioSys) Lab, Universite de Liege, Liege, Belgium)
資料名： BioData Mining (Web)  (BioData Mining (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 15  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7361A  ISSN： 1756-0381  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】遺伝子発現データからの遺伝子調節ネットワーク(GRN)の逆工学は,システム生物学における古典的課題である。ハイスループット技術のおかげで,大量の遺伝子発現データが公共リポジトリに蓄積されている。複数の実験(統合的解析とも呼ばれる)からのGRNのモデリングは;したがって,自然に現代の計算生物学における標準的な手順になっている。実際に,そのような解析は,従来のアプローチより通常,よりロバストであり,個々のデータセットを分析することにより,実験的バイアスと少数のサンプルを被る。今日まで,関心のある問題に対する主に2つの戦略がある:最初の1つ(「データ併合」)はすべてのデータセットを一緒に合併し,次にGRNを推論する。一方,他の(ネットワークアンサンブル)は各データセットからGRNを別々に推論し,次にいくつかのアンサンブルルール(ランク和または重みづけ)を用いてそれらを集約する。残念ながら,これら2つのアプローチの完全な比較は欠けている。【結果】本研究において,著者らは,複数の研究からGRNを推測するためのもう一つのメタ分析アプローチを提示することを進めている。相関や相互情報のようなペアワイズ測度に基づく方法に適合する提案メタ分析手法は,各データセットからのペアワイズ測度の集合行列とメタ行列からネットワークを抽出することにより構成される。その後,上記の2つの一般的に使用されているアプローチの性能を評価し,著者らの提案したアプローチを,in silicoベンチマークに基づく系統的な実験セットにより評価した。結論:著者らは,複数のデータセットからリバースエンジニアリングGRNのための異なる戦略の最初の系統的評価を提案した。実験結果は,ペアワイズ依存性の集合行列が2つの一般的に使用されるものよりもネットワーク推論のためのより良い戦略であることを強く示唆した。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： *情報理論 ,  測度 ,  遺伝子発現 ,  モデリング ,  重みづけ ,  リバースエンジニアリング ,  バイアス ,  ロバスト性 ,  *メタ分析 ,  ベンチマーク ,  *ネットワーク ,  リポジトリ
準シソーラス用語： in silico ,  ハイスループット ,  遺伝子調節ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： メタ分析 ,  遺伝子調節ネットワーク ,  システム生物学 ,  遺伝子発現 ,  相互情報

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

引用文献 (35件)：

• Nucleic Acids Res; Gene expression omnibus: Ncbi gene expression and hybridization array data repository; R Edgar, M Domrachev, AE Lash; 30; 1; 2002; 207-10; 10.1093/nar/30.1.207; CR1;
• Nucleic Acids Res; Arrayexpress-a public repository for microarray gene expression data at the ebi; A Brazma, H Parkinson, U Sarkans, M Shojatalab, J Vilo, N Abeygunawardena, E Holloway, M Kapushesky, P Kemmeren, GG Lara; 31; 1; 2003; 68-71; 10.1093/nar/gkg091; CR2;
• Nat Methods; Wisdom of crowds for robust gene network inference; D Marbach, JC Costello, R Küffner, NM Vega, RJ Prill, DM Camacho, KR Allison, M Kellis, JJ Collins, G Stolovitzky; 9; 8; 2012; 796-804; 10.1038/nmeth.2016; CR3;
• PLoS Biol; Large-scale mapping and validation of escherichia coli transcriptional regulation from a compendium of expression profiles; JJ Faith, B Hayete, JT Thaden, I Mogno, J Wierzbowski, G Cottarel, S Kasif, JJ Collins, TS Gardner; 5; 1; 2007; 8; 10.1371/journal.pbio.0050008; CR4;
• BMC Bioinforma; Aracne: an algorithm for the reconstruction of gene regulatory networks in a mammalian cellular context; AA Margolin, I Nemenman, K Basso, C Wiggins, G Stolovitzky, RD Favera, A Califano; 7; Suppl 1; 2006; 7; 10.1186/1471-2105-7-S1-S7; CR5;

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報理論 ,  推論 ,  メタ分析 ,  戦略 ,  研究