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J-GLOBAL ID：202002264689236495   整理番号：20A1740623

TOOme:遺伝子突然変異と発現の両方を統合して癌組織-of-Originを提供する新規計算フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

TOOme: A Novel Computational Framework to Infer Cancer Tissue-of-Origin by Integrating Both Gene Mutation and Expression

著者 (10件)： He Binsheng (Academician Workstation, Changsha Medical University, Changsha, China) ,  Lang Jidong (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China) ,  Wang Bo (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China) ,  Liu Xiaojun (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China) ,  Lu Qingqing (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China) ,  He Jianjun (Academician Workstation, Changsha Medical University, Changsha, China) ,  Gao Wei (Fujian Provincial Cancer Hospital, Fuzhou, China) ,  Bing Pingping (Academician Workstation, Changsha Medical University, Changsha, China) ,  Tian Geng (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China) ,  Yang Jialiang (Geneis Beijing Co., Ltd., Beijing, China)
資料名： Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web)  (Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web))
巻： 8  ページ： 394  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7059A  ISSN： 2296-4185  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： 転移性癌は,それらの原発腫瘍部位を決定するために更なる診断を必要とする。しかし,約5%の腫瘍に対する組織起源は,米国の統計に従って日常の医療診断によって同定できなかった。機械学習技術の発展と癌ゲノムアトラス(TCGA)と遺伝子発現Omnibus(GEO)からの大きな癌データの蓄積によって,コンピュータツールによって癌組織-起源を予測することが可能である。転移性腫瘍は,その組織起源から特性を受け,遺伝子発現プロファイルと体細胞変異の両方が組織特異性を有する。したがって,著者らは,遺伝子突然変異と発現(TOOme)の両方を統合することによって,腫瘍組織を推論するための計算フレームワークを開発した。特に,ランダムフォレスト法により遺伝子発現と突然変異の両方に対する特徴選択を行った。次に,選択した特徴を用いて,癌組織起源を推論するためのマルチラベル分類モデルを構築した。少数の一般的な多重ラベル分類法を採用し,それを10倍交差検証プロセスで比較した。20の固形腫瘍にわたって7,008の非転移試料を含むTCGAデータにTOOmeを適用した。遺伝子発現プロファイルによる74の遺伝子と遺伝子突然変異による6つの遺伝子は,ランダム森林過程によって選択して,それは2つのカテゴリーに分けることができた。(1)癌型特異的遺伝子および(2)異なるレベルの発現または変異率を有するいくつかの癌で発現または変異した。機能分析は,選択した遺伝子が腺発達,泌尿生殖器系発達,ホルモン代謝過程,甲状腺ホルモン生成前立腺ホルモン生成などで著しく濃縮されていることを示す。多重ラベル分類法に従って,ランダムフォレストは,96%の10倍交差検証予測精度で,最良であった。また,TCGAからの19の転移性サンプルとGEOからダウンロードした256の癌サンプルを用いて,TOOmeが89%の予測精度を達成した。交差検証精度は,遺伝子発現(すなわち,95%)および遺伝子変異(53%)のみを用いたものより良好であった。結論として,TOOmeは,癌組織起源の推論において,伝統的医療方法に対する迅速だが正確な代替法を提供する。さらに,体細胞変異と遺伝子発現を組み合わせた方法は,遺伝子発現または突然変異単独を用いた方法より優れている。Copyright 2020 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： *遺伝子 ,  甲状腺ホルモン ,  腫瘍 ,  前立腺 ,  *突然変異 ,  ホルモン ,  特徴選択 ,  多重化 ,  組織特異性 ,  遺伝子発現 ,  コンピュータ ,  遺伝子変異
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ランダムフォレスト ,  *腫瘍組織 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 組織の起源 ,  体細胞突然変異 ,  遺伝子発現 ,  ランダムフォレスト ,  交差検証

分類 (1件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

引用文献 (55件)：

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タイトルに関連する用語 (5件)： 発現 ,  統合 ,  癌組織 ,  計算 ,  フレームワーク