Abstract
Bakgrunn
Pathway analyse av et sett av gener representerer et viktig område i stor skala
omic
dataanalyse. Men bruk av tradisjonelle veien berikelse metoder til neste generasjons sekvensering (NGS) data er utsatt for flere potensielle skjevheter, inkludert genomiske /genetiske faktorer (for eksempel den enkelte sykdom og genet lengde) og miljøfaktorer (f.eks personlig livsstil og frekvens og dosering av eksponering for mutagener). Derfor er nye metoder sterkt behov for disse nye datatyper, spesielt for enkelte-spesifikke genomdata.
Metodikk
I denne studien har vi foreslått en ny metode for sti analyse av NGS mutasjon data ved eksplisitt å ta hensyn til det gen-messig mutasjonsfrekvens. Vi har beregnet den gene-messig mutasjonsfrekvens basert på den enkelte spesifikke bakgrunn mutasjonsfrekvens sammen med genet lengde. Tar mutasjonsraten som en vekt for hvert gen, bygger vår veide resampling strategi null fordelingen for hver vei mens matche genet lengde mønstre. Det empiriske
P
verdi innhentet deretter gir en justert statistisk evaluering.
hovedfunnene /Konklusjoner
Vi demonstrerte vår vektet resampling metoden til en lunge adenokarsinomer datasett og et glioblastom datasett, og sammenlignet det med andre mye brukt metoder. Ved eksplisitt å justere gen-lengde, utfører vektet resampling metode samt standardmetoder for betydelige trasé med sterke bevis. Viktigere, kan vår metode effektivt avvise mange marginalt signifikante trasé oppdaget av standard metoder, blant annet flere lange gen-basert, kreftfrem urelatert veier. Vi videre vist at ved å redusere slike skjevheter, pathway crosstalk for hver enkelt og sti co-mutasjon kartet på tvers av flere individer objektivt kan utforskes og evalueres. Denne metoden utfører pathway analyse i en prøve-sentrert mote, og gir en alternativ måte for nøyaktig analyse av kreft personlig genomer. Det kan bli utvidet til andre typer genomiske data (genotyping og metylering) som har lignende skjevhet problemer
Citation. Jia P, Zhao Z (2012) Personlig Pathway Enrichment Kart over antatte kreftgener fra Next Generation Sequencing data . PLoS ONE 7 (5): e37595. doi: 10,1371 /journal.pone.0037595
Redaktør: Steve Horvath, University of California Los Angeles, USA
mottatt: 21 desember 2011; Akseptert: 25. april 2012; Publisert 18 mai, 2012
