Ponieważ bazy danych adnotacji genów nadal ewoluują i ulepszają się, stało się to możliwe włączenie informacji funkcjonalnych i ścieżek o genach, dostępnych w tych bazach danych do analizy danych ekspresji genów, w celu lepszego zrozumienia podstawowych mechanizmów. W literaturze zaproponowano kilka metod zaproponowanych w literaturze, aby formalnie przekształcić wyniki poszczególnych genów w wyniki funkcji genów. wyniki funkcji genów. W tym artykule porównamy różne metody, zaproponujemy i zbadamy kilka nowych, a także zaproponujemy ustrukturyzowane podejście do włączania informacji o funkcji genów funkcji genów lub informacji o ścieżkach do analizy danych ekspresji. Badamy wydajność różnych metod, a także porównujemy je na rzeczywistych danych, wykorzystując studium przypadku z obszaru toksykogenomiki. Nasze wyniki pokazują, że podejścia oparte na wynikach funkcji genów dają inną i funkcjonalnie bardziej funkcjonalnie bardziej interpretowalną tablicę genów niż metody, które opierają się wyłącznie na punktacji poszczególnych genów. geny. Sugerują one również, że metody punktacji klas funkcjonalnych wydają się działają lepiej i bardziej konsekwentnie niż analiza nadreprezentacji i metody punktacji metody punktacji dystrybucyjnej. --- TŁO: Zestawy genów, o których wiadomo, że są ze sobą powiązane, mogą być wykorzystane do interpretacji danych z mikromacierzy. Podejście oparte na zestawie genów do analizy danych z mikromacierzy może zilustrować wzorce ekspresji genów, które mogą być bardziej bardziej pouczające niż analiza ekspresji poszczególnych genów. Istnieją różne istnieją różne podejścia statystyczne do analizy zestawów genów. Istnieją trzy główne klasy tych metod: analiza nadreprezentacji, punktacja klas funkcjonalnych i topologia ścieżek. funkcjonalna i metody oparte na topologii ścieżek. METODY: Proponujemy ważone metody hipergeometryczne i ważone metody chi-kwadrat, aby w celu przypisania rangi do stopnia, w jakim każdy gen uczestniczy we wzbogaceniu. wzbogaceniu. Każdemu genowi przypisywana jest waga określona przez wartość bezwzględną jego logarytmicznej krotnej zmiany, która jest następnie podnoszona do określonej mocy. Wartość mocy można dostosować w razie potrzeby. Zbiory danych z Gene Expression Omnibus są używane do testowania metody. przetestowania metody. Znacząco wzbogacone ścieżki są weryfikowane poprzez przeszukiwanie literatury w celu określenia ich znaczenia dla zbioru danych. WYNIKI: Chociaż metody te wykrywają mniej znacząco wzbogaconych ścieżek, mogą potencjalnie dawać bardziej trafne wyniki. Ponadto porównujemy wyniki różnych metod wzbogacania na zestawie badań mikromacierzy, z których wszystkie zawierających dane z różnych modeli bólu neuropatycznego u gryzoni. DYSKUSJA: Nasza metoda jest w stanie wygenerować bardziej spójne wyniki niż inne metody. metody, gdy są oceniane na podobnych zestawach danych. Może również potencjalnie wykryć istotne ścieżki, które nie zostały zidentyfikowane za pomocą standardowych metod. Jednakże brak biologicznej prawdy sprawia, że walidacja metody jest trudna. --- TŁO: Wyniki badań mikromacierzy są często analizowane w kontekście biologicznie zmotywowanych grup genów, takich jak kontekście biologicznie umotywowanych grup genów, takich jak ścieżki lub kategorie Gene Ontology. Najpopularniejsza metoda takiej analizy wykorzystuje rozkład hipergeometryczny (lub pokrewną technikę) do poszukiwania "nadreprezentacji" grup wśród genów wybranych jako różnie wyrażane lub w inny sposób interesujące w oparciu o analizę gen po genie. Jednakże, ta metoda ma jednak pewne ograniczenia, a przyjazne dla biologów narzędzia, które nie zostały zgłoszone. WYNIKI: Przedstawiamy ErmineJ, wieloplatformowe, przyjazne dla użytkownika, samodzielne oprogramowanie narzędzie programowe do analizy funkcjonalnie istotnych zestawów genów w kontekście kontekście danych ekspresji genów z mikromacierzy. ErmineJ implementuje wiele algorytmów do analizy zestawów genów, w tym nadreprezentacji i metody oparte na resamplingu, które koncentrują się na wynikach genów lub korelacji profili ekspresji genów. profili ekspresji genów. Oprócz graficznego interfejsu użytkownika, ErmineJ posiada interfejs wiersza poleceń i interfejs programowania aplikacji. interfejs wiersza poleceń i interfejs programowania aplikacji, które można wykorzystać do automatyzacji analiz. do automatyzacji analiz. Graficzny interfejs użytkownika zawiera narzędzia do tworzenia i modyfikowania zestawów genów, wizualizacji ontologii genów w postaci tabeli lub drzewa oraz wizualizacji danych ekspresji genów. ErmineJ jest dostarczany z kompletnym podręcznikiem użytkownika i jest oprogramowaniem typu open-source na licencji Gnu Public License. WNIOSEK: Dostępność wielu algorytmów analizy wraz z bogatym zestawem funkcji i prostym interfejsem graficznym. bogatym zestawem funkcji i prostym interfejsem graficznym, powinna uczynić ErmineJ użytecznym przydatnym dodatkiem do zestawu narzędzi informatycznych biologa. ErmineJ jest dostępny pod adresem http://microarray.cu.genome.org. --- Identyfikacja szlaków, które mają znaczący wpływ na dany stan, jest kluczowym krokiem w zrozumieniu podstawowych zjawisk biologicznych. Wszystkie obecnie dostępne w tym celu obliczają wartość P, która ma na celu ilościowe określenie znaczenia zaangażowania każdego szlaku w dany fenotyp. fenotypie. Te wartości P były wcześniej uważane za niezależne. Tutaj pokazujemy, że tak nie jest i że wiele ścieżek może znacząco wpływać na wartości P na siebie nawzajem poprzez zjawisko "przesłuchów". Chociaż jest to intuicyjne intuicyjne, że różne ścieżki mogą wpływać na siebie nawzajem, obecność i zakres tego zjawiska tego zjawiska nie zostały rygorystycznie zbadane, a co najważniejsze, nie ma obecnie nie ma obecnie dostępnej techniki zdolnej do ilościowego określenia ilości takiego przesłuchiwania. Tutaj pokazujemy, że wszystkie trzy główne kategorie metod analizy ścieżek (analiza wzbogacenia, punktacja klas funkcjonalnych i metody oparte na topologii) są poważny wpływ zjawiska przesłuchów. Korzystając z rzeczywistych ścieżek i danych pokazujemy, że w niektórych przypadkach ścieżki ze znaczącymi wartościami P nie są biologicznie biologicznie znaczące i że niektóre biologicznie znaczące ścieżki z nieistotnymi wartościami P P stają się statystycznie istotne, gdy usuwane są efekty przesłuchu innych ścieżek. ścieżek są usuwane. Opisujemy technikę zdolną do wykrywania, określania ilościowego i skorygować efekty przesłuchów, a także zidentyfikować niezależne moduły funkcjonalne. Oceniliśmy to nowatorskie podejście na danych z czterech eksperymentów obejmujących trzy fenotypy i dwa gatunki. fenotypów i dwóch gatunków. Oczekuje się, że metoda ta pozwoli na lepsze zrozumienie wyników poszczególnych eksperymentów, a także bardziej wyrafinowane definicję istniejących ścieżek sygnałowych dla określonych fenotypów. --- 3H-1,2-ditiole-3-tione (D3T), induktor przeciwutleniaczy i genów fazy 2, jest znany zwiększa detoksykację środowiskowych czynników rakotwórczych, zapobiega nowotworom i wywołuje inne efekty ochronne. Jednak kompleksowe spojrzenie na szlaki regulacyjne indukowane przez ten związek nie zostały jeszcze opracowane. Szczurom Fischer F344 podawano przez zgłębnik codziennie przez 5 dni nośnik lub D3T (0,3 mmol/kg). Globalne zmiany ekspresji genów w wątrobie mierzono za pomocą Affymetrix RG-U34A. Z wykorzystaniem punktacji klasy funkcjonalnej, a półnadzorowana metoda badająca zarówno wzór ekspresji, jak i funkcjonalną adnotacji genów, klasy Gene Ontology zostały uszeregowane według znaczenia wpływu leczenia D3T. Zidentyfikowano dwie nieoczekiwane klasy funkcjonalne zostały zidentyfikowane dla leczenia D3T, cytozolowe składniki rybosomu z 90% tych genów wzrosła, a biosynteza cholesterolu z 91% genów represjonowanych. W innym nowatorskim podejściu, różnie wyrażone geny zostały przez narzędzie do analizy ścieżek obliczeniowych Ingenuity, aby zidentyfikować specyficznych sieci regulacyjnych i kanonicznych szlaków reagujących na leczenie D3T. Oprócz znanego szlaku metabolizmu glutationu (P = 0,0011), ujawniono również kilka innych istotnych szlaków. ujawniono również kilka innych istotnych szlaków, w tym prezentację antygenu (P = 0.000476), biosyntezę androgenów/estrogenów (P = 0.000551), kwasów tłuszczowych (P = 0.000216) i metabolizm tryptofanu (P = 0.000331). Wyniki te wykazały głęboki wpływ D3T na metabolizm lipidów i odpowiedź przeciwzapalną / immunosupresyjną, wskazując na szersze cytoprotekcyjne działanie tego związku niż wcześniej oczekiwano.
Jaka jest podstawa metodologii "punktacji klasy funkcjonalnej" (FCS) do analizy danych ekspresji genów?
Druga metoda, "punktacja klasy funkcjonalnej" (FCS), bada rozkład statystyczny wyników poszczególnych genów wśród wszystkich genów w klasie ontologii genów i nie obejmuje początkowego etapu selekcji genów.