拷贝数驱动表达的稀疏调控网络揭示潜在乳腺癌癌基因
分子网络
2016-11-17 v1 应用统计
摘要
DNA顺式调控元件对基因表达的影响已被深入研究。然而，关于反式作用DNA热点驱动的表达知之甚少。携带拷贝数畸变的DNA热点被认为在癌症中很重要，因为它们在全球范围内影响多个基因。检测反式效应的挑战主要在于，在共存的伴随事件中检测微弱且稀疏的反式作用信号存在计算困难。我们提出了一种整合方法，在乳腺癌数据集中学习DNA拷贝数区域与其下游靶标之间的稀疏相互作用网络。来自该网络的信息有助于在全球范围内区分拷贝数驱动与拷贝数无关的表达变化。我们的结果进一步描绘了乳腺癌数据集中的顺式和反式效应，其中重要的癌基因如ESR1和ERBB2表现出高度拷贝数依赖性。此外，我们的模型被证明是高效的，并且在拟合优度方面不逊于其他最先进的预测器和网络重建模型（使用模拟数据和真实数据）。
引用
@article{arxiv.1010.1409,
title = {A sparse regulatory network of copy-number driven expression reveals putative breast cancer oncogenes},
author = {Yinyin Yuan and Christina Curtis and Carlos Caldas and Florian Markowetz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.1409},
year = {2016}
}
备注
Accepted at IEEE International Conference on Bioinformatics & Biomedicine (BIBM 2010)