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J-GLOBAL ID：201902234529675124   整理番号：19A0494455

ネットワークによる経路強化分析【JST・京大機械翻訳】

Pathway Enrichment Analysis with Networks

著者 (3件)： Liu Lu (College of Information Technology and Engineering, Marshall University, 1 John Marshall Dr, Huntington, WV 25755, USA) ,  Wei Jinmao (College of Computer and Control Engineering, Nankai University, 94 Weijin Road, Tianjin 300071, China) ,  Ruan Jianhua (Department of Computer Science, The University of Texas at San Antonio, 1 Utsa Cir, San Antonio, TX 78249, USA)
資料名： Genes (Web)  (Genes (Web))
巻： 8  号： 10  ページ： 246  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7194A  ISSN： 2073-4425  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： 入力遺伝子セットと注釈遺伝子セット(例えば経路)の間の関連性を検出することは,現代の分子生物学における重要な問題である。本論文では,ネットワークベースの経路濃縮解析を行うために,NetPEAとNetPEAの2つのアルゴリズムを提案した。著者らのアルゴリズムは共有された遺伝子だけでなく,遺伝子-遺伝子相互作用も考慮する。両方のアルゴリズムは,入力遺伝子セットと経路の間の隠れた関係を同定するために,蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークと再開始手順を用いたランダムウォークを利用するが,統計的有意性を評価するために異なるランダム化戦略を使用し,結果として異なる経路特性を強調する。以上の代表的な方法と比較して,著者らのアルゴリズムはより統計的に有意な経路を同定することができた。既存のネットワークベースのアルゴリズムと比較して,著者らのアルゴリズムは真の因果経路を明らかにすることにおいてより高い感度を有する一方で,同時により高い特異性を達成した。選択された結果の文献レビューは,著者らのアルゴリズムによって報告されたいくつかの新規経路が生物学的に関連し,重要であることを示す。評価はKEGG経路のみで行われるが,アルゴリズムは高スループット実験からの一般的な機能発見に有用であると信じる。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： タンパク質 ,  文献展望 ,  *ネットワーク ,  分子生物学 ,  酔歩 ,  アノテーション ,  アルゴリズム ,  遺伝子
準シソーラス用語： ハイスループット ,  KEGG ,  特異性 ,  統計的有意性 ,  蛋白質間相互作用 ,  遺伝子相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 経路 ,  蛋白質-蛋白質相互作用ネットワーク ,  濃縮分析 ,  遺伝子セット ,  再起動を伴う酔歩

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (22件)：

• Huang, D.W.; Sherman, B.T.; Lempicki, R.A. Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists. Nucleic Acids Res. 2008, 37, 1-13.
• Subramanian, A.; Tamayo, P.; Mootha, V.K.; Mukherjee, S.; Ebert, B.L.; Gillette, M.A.; Paulovich, A.; Pomeroy, S.L.; Golub, T.R.; Lander, E.S.; et al. Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2005, 102, 15545-15550.
• Chuang, H.Y.; Lee, E.; Liu, Y.T.; Lee, D.; Ideker, T. Network-based classification of breast cancer metastasis. Mol. Syst. Biol. 2007, 3, 140.
• Wu, X.; Jiang, R.; Zhang, M.Q.; Li, S. Network-based global inference of human disease genes. Mol. Syst. Biol. 2008, 4, 189.
• Ruan, J.; Jahid, M.J.; Gu, F.; Lei, C.; Huang, Y.W.; Hsu, Y.T.; Mutch, D.G.; Chen, C.L.; Kirma, N.B.; Huang, T.H. Network-based classification of recurrent endometrial cancers using high-throughput DNA methylation data. In Proceedings of the ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine, Orlando, FL, USA, 7-10 October 2012; pp. 418-425.

タイトルに関連する用語 (3件)： 経路 ,  強化 ,  分析