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J-GLOBAL ID：201902257203568930   整理番号：19A0718048

乳癌における遺伝子発現とDNAメチル化の間の相互作用を利用した統合的経路に基づく生存予測【JST・京大機械翻訳】

Integrative pathway-based survival prediction utilizing the interaction between gene expression and DNA methylation in breast cancer

著者 (5件)： Kim So Yeon (Department of Computer Engineering, Ajou University, Suwon, South Korea) ,  Kim Tae Rim (Department of Computer Engineering, Ajou University, Suwon, South Korea) ,  Jeong Hyun-Hwan (Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, USA) ,  Jeong Hyun-Hwan (Jan and Dan Duncan Neurological Research Institute, Texas Children’s Hospital, Houston, USA) ,  Sohn Kyung-Ah (Department of Computer Engineering, Ajou University, Suwon, South Korea)
資料名： BMC Medical Genomics (Web)  (BMC Medical Genomics (Web))
巻： 11  号： 3  ページ： 68  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7308A  ISSN： 1755-8794  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： マルチオミクスデータに関する統合的解析は最近多くの注目を集めている。癌に対する遺伝子発現とDNAメチル化の相互作用効果を調べるために,経路情報により誘導される統合遺伝子-遺伝子グラフ上での指向性ランダムウォークベース手法を提案した。著者らのアプローチは,最初に,統合グラフ上でランダムウォークを実行することにより,遺伝子発現とDNAメチル化データから単一経路プロファイルマトリックスを抽出する。次に,重要な経路特徴と遺伝子をさらに同定するために,経路プロファイルに雑音除去自動符号器を適用した。抽出された特徴は,乳癌患者に対する生存予測タスクで検証される。結果は,提案した方法が他の経路ベース予測法と比較して生存予測性能を実質的に改善することを示し,遺伝子発現とメチル化データの複合効果が経路情報と結合した統合遺伝子-遺伝子グラフによく反映されることを明らかにした。さらに,メチル化特徴と遺伝子発現プロファイルに関する著者らの共同解析は乳癌に関連する遺伝子を持つ癌特異的経路を同定することを示した。本研究において,著者らはそれらの間の相互作用を利用するために,発現とメチル化プロファイルを有する統合遺伝子-遺伝子グラフに関するDRWベースの方法を提案した。結果は,構築した統合遺伝子-遺伝子グラフが遺伝子発現プロファイルに及ぼすメチル化特徴の併用効果を首尾よく反映できることを示した。また,DAによる選択された特徴が,乳癌に特異的に関連するトポロジー的に重要な経路と遺伝子を効果的に抽出できることを見出した。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： *相互作用 ,  雑音除去 ,  位相幾何学 ,  指向性 ,  *遺伝子発現 ,  *メチル化 ,  酔歩 ,  併用効果 ,  予測技法 ,  *予測 ,  *遺伝子 ,  *乳房腫瘍
準シソーラス用語： 遺伝子発現プロファイリング ,  オミックス ,  *DNAメチル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： マルチオミックス ,  統合分析 ,  酔歩 ,  自動エンコーダの雑音除去 ,  経路 ,  乳癌 ,  遺伝子発現 ,  DNAメチル化

分類 (2件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

引用文献 (48件)：

• J Ovarian Res; Integrative network analysis for survival-associated gene-gene interactions across multiple genomic profiles in ovarian cancer; J H-h, S Leem, K Wee, K-A Sohn; 8; 1; 2015; 42; 10.1186/s13048-015-0171-1; citation_id=CR1
• J Am Med Inform Assoc; Knowledge boosting: a graph-based integration approach with multi-omics data and genomic knowledge for cancer clinical outcome prediction; D Kim, J-G Joung, K-A Sohn, H Shin, YR Park, MD Ritchie, JH Kim; 22; 1; 2014; 109-120; citation_id=CR2
• J Am Med Inform Assoc; Using knowledge-driven genomic interactions for multi-omics data analysis: metadimensional models for predicting clinical outcomes in ovarian carcinoma; D Kim, R Li, A Lucas, SS Verma, SM Dudek, MD Ritchie; 24; 3; 2017; 577-587; citation_id=CR3
• Methods; Incorporating inter-relationships between different levels of genomic data into cancer clinical outcome prediction; D Kim, H Shin, K-A Sohn, A Verma, MD Ritchie, JH Kim; 67; 3; 2014; 344-353; 10.1016/j.ymeth.2014.02.003; citation_id=CR4
• Microbiology; Integrating multiple ‘omics’ analysis for microbial biology: application and methodologies; W Zhang, F Li, L Nie; 156; 2; 2010; 287-301; 10.1099/mic.0.034793-0; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (8件)： 乳癌 ,  遺伝子発現 ,  DNAメチル化 ,  相互作用 ,  統合 ,  経路 ,  生存 ,  予測