一种可扩展的分子网络重构方法识别了急性髓系白血病中靶点与突变的特性
分子网络
2015-04-08 v1 定量方法
摘要
系统生物学的关键目标之一是分子网络的重构，然而我们尚未拥有能够整合特定临床状况所有可用数据集信息的网络。这部分是由于现有算法在所需计算时间和算力方面的可扩展性有限。网络重构方法还应具备可扩展性，即允许不同背景的科学家高效地整合额外数据。我们提出了一种急性髓系白血病（AML）的网络模型。在当前版本（AML 2.1）中，我们使用了来自五项不同研究的基因表达数据（包括微阵列和 RNA-seq），共计 771 个 AML 样本，以及一个蛋白质 - 蛋白质相互作用数据集。我们的可扩展网络重构方法部分基于相互作用分子间基因表达相关性的众所周知的特性。通过使用经过验证的直接相互作用金标准数据集优化基因表达的变异系数，解决了区分直接和间接相互作用的困难。与其他网络重构方法相比，计算时间大大减少。一个关键特征是研究在独立临床数据集中发现的相互作用的可重复性。对最显著簇的分析以及对常见 AML 突变的网络特性（组内效率、度、介数中心性和 PageRank）的分析证明了该网络的生物学意义。对十一名 AML 患者的原始细胞对激酶抑制剂库的反应进行的统计分析提供了网络的实验验证。结合网络和实验数据，确定了 CDK1、CDK2、CDK4 和 CDK6 以及其他激酶作为 AML 的潜在治疗靶点。
引用
@article{arxiv.1407.6959,
title = {A scalable method for molecular network reconstruction identifies properties of targets and mutations in acute myeloid leukemia},
author = {Edison Ong and Anthony Szedlak and Yunyi Kang and Peyton Smith and Nicholas Smith and Madison McBride and Darren Finlay and Kristiina Vuori and James Mason and Edward D. Ball and Carlo Piermarocchi and Giovanni Paternostro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.6959},
year = {2015}
}