多重网络中基因社区的识别揭示癌症驱动基因

我们提出了一种基于多重网络的新策略，以整合不同层次的基因组信息，并协调使用它们来识别癌症驱动基因。我们所考虑的多重网络结合了转录因子共靶向、微RNA共靶向、蛋白质-蛋白质相互作用以及基因共表达网络。这一选择背后的原理是：基因共表达与蛋白质-蛋白质相互作用需要合作伙伴间的紧密协同调控，而这种精细调控只能通过结合转录与转录后调控层来获得。为从多重网络中提取相关的生物学信息，我们研究了其社区划分。为此，我们应用了基于先进社区发现方法的共识聚类算法。尽管我们的流程原则上适用于任何病症，但本工作中我们聚焦于胃、肺、胰腺及结直肠癌，并通过多重网络社区的富集分析鉴定了一组候选癌症驱动基因。其中一些已是已知的癌基因，而少数为新的。不同信息层的组合使我们能够从多重网络中提取出关于已知及新候选驱动基因调控模式与功能作用的指示。