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J-GLOBAL ID:202102273955200604   整理番号:21A1374265

アンサンブル遺伝子調節ネットワーク推論を用いたバイオマーカー優先順位付けと電力推定【JST・京大機械翻訳】

Biomarker Prioritisation and Power Estimation Using Ensemble Gene Regulatory Network Inference
著者 (18件):
資料名:
巻: 21  号: 21  ページ: 7886  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7038A  ISSN: 1422-0067  CODEN: IJMCFK  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)
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遺伝子発現データからの遺伝子調節ネットワーク(GRN)のトポロジーは,遺伝子調節のより良い理解を得るために,挑戦的ではあるが重要な試みである。鍵となる課題は,ノイズの多いデータによる作業と,サンプルより高い数の遺伝子を扱うことである。GRNの構造を推論するために多くの異なる方法が提案されているが,それらの意味ある比較を困難にする異なる推論アルゴリズムの間には大きな不一致がある。本研究では,2つの方法,すなわち,MIDER(Mutual Information Distance and Entropy Reduction)とPLSNET(部分最小二乗ベース特徴選択)法を用いて,データから直接GRNの構造を推論し,計算結果を計算的に検証した。両方法を,炎症性腸疾患(IBD),膵管腺癌(PDAC)および急性骨髄性白血病(AML)研究から生じる異なる遺伝子発現データセットに適用した。各事例について,遺伝子調節因子を成功裏に同定した。例えば,IBDデータセットの場合,UGT1Aファミリー遺伝子は重要な調節因子として同定されたが,PDACデータセットを解析し,SULF1とTHBS2遺伝子を描写した。さらに,MIDERとPLSNETアルゴリズムの出力を組み合わせたアンサンブルベースのアプローチが,より高い精度でデータからGRNの構造を推論できることを示した。また,将来の検証研究に必要な試料の数を推定した。ここで,著者らは,潜在的検証実験の候補調節因子遺伝子予測だけでなく,これらの実験に必要な試料の数の推定も行う,著者らの提案した解析フレームワークを提示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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遺伝子発現 
引用文献 (46件):
  • De Smet, R.; Marchal, K. Advantages and limitations of current network inference methods. Nat. Rev. Microbiol. 2010, 8, 717-729.
  • Villaverde, A.F.; Ross, J.; Morán, F.; Banga, J.R. MIDER: Network Inference with Mutual Information Distance and Entropy Reduction. PLoS ONE 2014, 9, e96732.
  • Faith, J.J.; Hayete, B.; Thaden, J.T.; Mogno, I.; Wierzbowski, J.; Cottarel, G.; Kasif, S.; Collins, J.J.; Gardner, T.S. Large-Scale Mapping and Validation of Escherichia coli Transcriptional Regulation from a Compendium of Expression Profiles. PLoS Biol. 2007, 5, e8.
  • Huynh-Thu, V.A.; Irrthum, A.; Wehenkel, L.; Geurts, P. Inferring Regulatory Networks from Expression Data Using Tree-Based Methods. PLoS ONE 2010, 5, e12776.
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