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J-GLOBAL ID：202202237841990255   整理番号：22A0567912

機能的モジュール状態フレームワークは薬物および標的予測のための転写状態を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

A functional module states framework reveals transcriptional states for drug and target prediction

著者 (7件)： Qin Guangrong (Institute for Systems Biology, Seattle, WA 98109, USA) ,  Knijnenburg Theo A. (Institute for Systems Biology, Seattle, WA 98109, USA) ,  Gibbs David L. (Institute for Systems Biology, Seattle, WA 98109, USA) ,  Moser Russell (Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA 98109, USA) ,  Monnat Raymond J. (Department of Laboratory Medicine/Pathology & Genome Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195-7705, USA) ,  Kemp Christopher J. (Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA 98109, USA) ,  Shmulevich Ilya (Institute for Systems Biology, Seattle, WA 98109, USA)
資料名： Cell Reports  (Cell Reports)
巻： 38  号： 3  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3124A  ISSN： 2211-1247  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞は,多くの機能が異なる遺伝的に定義され,コード化された機能的モジュールによって実行される複雑なシステムである。これらのモジュールが薬物または遺伝的摂動にどのように応答するかを系統的に理解するために,機能的モジュール状態フレームワークを開発した。この枠組みを用いて,著者らは,(1)大きな公開遺伝子発現データセットを用いて乳癌細胞株に対する薬剤誘導転写状態空間を定義し,転写状態が薬物濃度と薬物標的と関連することを明らかにし,(2)薬物治療と遺伝子ノックダウン関連癌依存性後の転写状態の統合的分析を通して潜在的標的脆弱性を同定し,そして(3)転写状態依存性薬物感受性を予測し,薬物応答のための予測モデルを構築するために機能的モジュール状態を用いる。このアプローチは,生物学的に関連する転写状態と重要な調節因子をより明確に明らかにする利点を有する,高次元遺伝子発現値を用いたアプローチと同様の予測性能を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ターゲット ,  データ ,  遺伝 ,  腫瘍細胞 ,  *薬物 ,  薬物療法 ,  高次元 ,  摂動 ,  遺伝子発現 ,  薬剤感受性 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 調節因子 ,  乳癌細胞 ,  創薬標的 ,  薬物濃度 ,  遺伝子発現データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 細胞状態 ,  薬物応答予測 ,  目標予測 ,  機械学習 ,  機能状態

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： モジュール ,  フレームワーク ,  薬物 ,  標的予測 ,  転写