基因表达数据与甲基化的整合揭示胶质母细胞瘤遗传网络
计算工程、金融与科学
2015-07-06 v2 基因组学
摘要
动机：持续累积的不同类型组学数据需要新颖的分析与数据整合方法。本工作中，我们描述了Regression2Net，一种通过回归分析和基于网络的技术来分析基因表达与甲基化谱的计算方法。结果：从混合遗传数据集推断出的两个网络中，我们分别识别出284和447个可能与胶质母细胞瘤病理相关的独特候选基因。对这些网络的深入生物学分析揭示了与能量代谢、细胞周期控制（AATF）、免疫系统反应以及多种癌症相关的基因。重要的是，我们观察到癌症相关通路（包括胶质瘤，尤其在甲基化网络中）的显著过代表象。这证实了甲基化与胶质母细胞瘤之间的强联系。在我们的表达网络中识别出了与NBPF1神经母细胞瘤断点家族相关的潜在胶质瘤抑制基因ACCN3和ACCN4。表达网络中存在的众多ABC转运基因（ABCA1、ABCB1）提示胶质母细胞瘤肿瘤的耐药性。
引用
@article{arxiv.1506.00080,
title = {Integration of Gene Expression Data and Methylation Reveals Genetic Networks for Glioblastoma},
author = {Francesco Gadaleta and Kyrylo Bessonov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.00080},
year = {2015}
}
备注
This paper has been withdrawn by the author due to submission to commercial journal