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J-GLOBAL ID：202002280355785407   整理番号：20A0653753

時間経過計数データに関する大規模最大平均電力多重推論とRNA-seq解析への応用【JST・京大機械翻訳】

Large scale maximum average power multiple inference on time-course count data with application to RNA-seq analysis

著者 (4件)： Cao Meng (Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  Zhou Wen (Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  Breidt F. Jay (Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  Peers Graham (Department of Biology, Colorado State University, Fort Collins, Colorado)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 76  号： 1  ページ： 9-22  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： RNA配列決定(RNA-seq)データを縦方向に収集する実験は,遺伝子の動的パターンを明らかにすることにより生物学研究における形質転換的洞察を提供することができる。そのような実験は,大規模な時間経過計数データに基づいて差別的に発現した(DE)遺伝子を同定するための新しい解析的アプローチに対する大きな要求を生み出す。しかし,既存の方法は電力に関して準最適であり,理論的正当化を欠いている可能性がある。さらに,ほとんどの既存の試験は,時間を通して全体的な微分パターンに基づく条件を区別するように設計されているが,実際には,様々な複合仮説がより科学的な興味を持っている。最終的に,いくつかの現在の方法は偽発見率を制御するのに失敗するかもしれない。本論文では,上記の問題を同時に扱うための新しいモデルと試験手順を提案した。具体的には,進化する方法による潜在的Gauss混合物に関して条件を定めて,著者らは負の二項分布によってデータをモデル化した。Storey(2007)とHwangとLiu(2010)によって動機づけられて,著者らは提案したモデルに基づく一般的試験フレームワークを導入して,提案した試験が最大平均電力の最適性特性を享受することを示した。試験は,伝統的DE遺伝子の同定だけでなく,生物学的関心の種々の複合仮説の試験も可能にする。提案したモデルの同定可能性を確立し,効率的アルゴリズムにより提案した方法を実装し,シミュレーション研究によりその良好な性能を実証した。この手順は,海洋珪藻Phaeodactylum tricornutumの基本的生理学に及ぼす光環境の変化の影響を調べる実験からのデータに適用した場合,興味深い生物学的洞察を明らかにした。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力 ,  二項分布 ,  *RNA【核酸】 ,  珪藻類 ,  微分 ,  シミュレーション ,  遺伝子 ,  *多重化 ,  海洋
準シソーラス用語： 光環境 ,  Phaeodactylum tricornutum ,  *RNA-seq , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 偽発見率制御 ,  Gauss混合 ,  潜在的負二項モデル ,  最大平均電力 ,  RNA-seq実験 ,  計数の時間経過データ

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  平均電力 ,  多重 ,  推論 ,  RNA-seq ,  解析 ,  応用