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J-GLOBAL ID：201902227234781736   整理番号：19A1955026

SCIA:異なる特性を持つデータに適用可能な新規遺伝子セット分析【JST・京大機械翻訳】

SCIA: A Novel Gene Set Analysis Applicable to Data With Different Characteristics

著者 (10件)： Li Yiqun (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wu Ying (Department of Biostatistics, School of Public Health, Southern Medical University, Guangzhou, China) ,  Zhang Xiaohan (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Bai Yunfan (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Akthar Luqman Muhammad (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Lu Xin (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Shi Ming (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhao Jianxiang (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Jiang Qinghua (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Li Yu (Department of Laboratory of Cancer Biology, School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Frontiers in Genetics (Web)  (Frontiers in Genetics (Web))
巻： 10  ページ： 598  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7071A  ISSN： 1664-8021  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝子セット分析は,機能的濃縮および分子経路分析において一般的に使用されている。現在の方法のほとんどは,各遺伝子が他と独立していると仮定する競合試験法に基づいている。しかし,高い遺伝子間相関を持つデータセットに適用されると,競合法の偽発見率が増幅される。自己含有試験方法はこの問題を解決することができたが,データ特性に関する他の制約があった。従って,種々の複雑な特性を持つ異なるデータセットに適用できる統計的に厳密な試験法が,バイアスがなく,比較可能な結果を得るために必要である。既存の遺伝子セット分析法の限られた適用範囲により引き起こされるバイアスを軽減するために,自己含有および競合的組込み解析(SCIA)を提案した。これは,異なる確率で遺伝子ラベルを選択的にパーミュートするために,事前の生物学的ネットワークを用いた新しい置換戦略を通して達成される。シミュレーション研究において,SCIAを4つの代表的分析法(GSEA,CAMERA,roast,およびNES)と比較し,異なるパラメータ設定によるほとんどの条件下で偽発見率と感度の両方において最良の性能を生み出した。さらに,肺癌の2つの実際のデータセットに関するKEGG経路分析は,2つのデータセットの両方におけるSCIAによって見つけられた結果がGSEAのそれより非常に多く,それらのほとんどが文献によって支持されることを示した。全体として,SCIAは,異なるデータセットでより信頼性があり,匹敵する結果を約束する。Copyright 2019 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： シミュレーション ,  ネットワーク ,  *遺伝子 ,  信頼性 ,  肺腫瘍 ,  バイアス
準シソーラス用語： KEGG ,  適用範囲 ,  発見率 ,  競争アッセイ ,  試験方法 ,  分子経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GSA ,  競合法 ,  自己包含法 ,  トポロジーに基づく方法 ,  機能的濃縮分析

分類 (2件)： 牛  (FD02020Y) ,  飼育動物の育種  (FD01020R)

引用文献 (33件)：

• Ackermann M., Strimmer K. (2009). A general modular framework for gene set enrichment analysis. BMC Bioinformatics 10:47. doi: 10.1186/1471-2105-10-47
• Al-Shahrour F., Díaz-Uriarte R., Dopazo J. (2005). Discovering molecular functions significantly related to phenotypes by combining gene expression data and biological information. Bioinformatics 21, 2988-2993. doi: 10.1093/bioinformatics/bti457
• Barry W. T., Nobel A. B., Wright F. A. (2005). Significance analysis of functional categories in gene expression studies: a structured permutation approach. Bioinformatics 21, 1943-1949. doi: 10.1093/bioinformatics/bti260
• Beissbarth T., Speed T. P. (2004). GOstat: find statistically overrepresented Gene Ontologies within a group of genes. Bioinformatics 20, 1464-1465. doi: 10.1093/bioinformatics/bth088
• Benjamini Y., Hochberg Y. (1995). Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J. R. Stat. Soc. B 57, 289-300. doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x

タイトルに関連する用語 (2件)： 遺伝子 ,  分析