生物网络的差异分析
统计方法学
2015-06-17 v1 应用统计
摘要
在癌症研究中，比较从健康对照和患者推断出的基因表达或 DNA 甲基化网络，可促成发现与该疾病相关的生物通路。随着癌症进展，其信号和控制网络会经历某种程度的局部重连。能够检测由疾病存在或进展引发的受破坏相互作用模式，可促成发现新的分子诊断与预后特征。目前缺乏用于双网络比较以检测局部拓扑差异的可扩展统计方法。我们提出 dGHD 算法，一种用于检测双网络比较中差异相互作用模式的方法。该算法依赖于一个统计量，即广义汉明距离 (GHD)，用于评估网络间拓扑差异的程度并评价其统计显著性。dGHD 构建于非参数置换检验框架之上，但通过渐近正态近似实现计算效率。我们表明，与网络间的标准汉明距离相比，GHD 能够检测更细微的拓扑差异。这使得 dGHD 算法在模拟研究中以灵敏度和特异度衡量取得了高性能。将该方法应用于检测与卵巢癌相关的差异 DNA 共甲基化子网络的问题，展示了所提方法在发现与目标性状相关的网络衍生生物标志物方面的潜在益处。
引用
@article{arxiv.1506.04842,
title = {Differential analysis of biological networks},
author = {Da Ruan and Alastair Young and Giovanni Montana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.04842},
year = {2015}
}