A Method of Pathway Enrichment Analysis Based Gene Expression Variability
기관명 | NDSL |
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저널명 | 生物化學與生物物理進展 = Progress in Biochemistry and Biophysics |
ISSN | 1000-3282, |
ISBN |
저자(한글) | JIA, Xiao-dong,CHEN, Xiu-jie,WU, Xin,XU, Jian-kai,TAN, Fu-jian,LIU, Xiang-qiong,LIU, Lei,YANG, Rui-zhi |
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저자(영문) | |
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출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2013-01-01 |
초록 | 기존의 통로 농축 방법(pathway enrichment method)은 주로 유전자의 발현 차이에 기초하며 통로의 변이성으로부터 농축 분석을 진행하는것이 매우 적다. 적합한 통계량으로 경로의 변이성을 묘사할때 질병 표현형(disease phenotype)에서 일부 경로의 변이성은 명확히 높아지거나 낮아진다. 그러므로 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 제기하였다. 즉, 경로의 변이 정도는 다양한 표현형에서 차이가 있다. 본 논문은 14가지 경로 변이성을 서술한 통계량고 검증 방법을 설계하였으며 다양한 표현형에서 변이성이 차이가 있는 경로를 검측하였으며 검측 결과와 논문 검색 결과를 비교하고 도한 다양한 마이크로칩 전처리 방법이 데이터와 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 5가지 전처리 방법에서 RMA(log scale robust multi-array analysis)는 데이터 전처리에 가장 적합한 방법이다. 다양한 표현형에서 경로의 변이 정도는 서로 다른 차이가 있다. 논문 검색을 통한 결과에 의하면 14가지 변이성에 기초한 경로 농축 방법에서 경로의 여러 가지 유전자 유클리디언 거리(Euclidean distance) 분산을 통계량으로 permutation 검증을 진행하면 (방법11) 명확한 경로를 효과적으로 식별할 수 있다. 해당 농축 결과는 유전자 농축 분석(Gene set enrichment analysis, GSEA) 보다 뛰어나다. 이상의 결과를 종합하면, 경로 변이성에 기초한 경로 농축 전략은 시행 가능한 방법이며 경로 농축 분석에 이론적 지도 의의가 있을 뿐만 아니라 인류의 질병 연구에 새로운 시각을 제공할 수 있다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART69781307 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | variation,pathway,enrichment analysis,preprocessing method,변이성,통로,농축 분석,전처리 방법 |