Bakgrund: Estrogen är en kemisk budbärare som har en inverkan på många bröstcancer eftersom det hjälper celler att växa och dela sig. Dessa cancerformer kallas ofta östrogenkänsliga cancerformer där östrogenreceptorn upptar cellernas yta. Den framgångsrika behandlingen av bröstcancer kräver förståelse genuttryck, identifiering av tumörmarkörer, förvärva kunskap om cellulära vägar, etc. I detta dokument introducerar vi vår föreslagna triclusteringalgoritm δ-TRIMAX som syftar till att hitta gener som samuttrycks över delmängd av prover över en delmängd av tidpunkter. Här introducerar vi en ny medel-kvadrat rest för sådana 3D-dataset. Vår föreslagna algoritm ger trikluster som har en genomsnittlig-kvadrat restpoäng under en tröskel δ. Resultat: Vi har tillämpat vår algoritm på ett simulerat dataset och ett verkligt dataset. Real-life dataset är en tidsserie datauppsättning i östrogen inducerad bröstcancer cellinje. För att fastställa den biologiska betydelsen av gener som hör till resulterande trikluster har vi utfört gen ontologi, KEGG väg och transkription faktor bindning platsen anrikning analys. Dessutom representerar vi varje resulterande tricluster genom att beräkna dess eigengen och kontrollera om dess eigengene också olika uttrycks i tidiga, mellersta och sena östrogen responsiva stadier. Vi identifierade också hub-gener för varje resulterande trikluster och verifierade om hub-generna är förknippade med bröstcancer. Genom vår analys CCL2, CD47, NFIB, BRD4, HPGD, CSNK1E, NPC1L1, PTEN, PTPN2 och ADAM9 identifieras som navgener som redan är kända för att vara associerade med bröstcancer. De andra gener som också har identifierats som nav-gener kan vara förknippade med bröstcancer eller östrogen responsiva element. TFBS anrikningsanalys visar också att transkriptionsfaktorn POU2F1 binder till promotorregionen av ESR1 som kodar östrogenreceptorn α. Transkriptionsfaktorn E2F1 binder till promotorregionerna av samuttryckta generna MCM7, ANAPC1 och WEE1. Slutsatser: På så sätt ger vårt integrativa tillvägagångssätt insikter i bröstcancerprognosen.
Återigen i 2013, samma författare tillämpat δ-TRIMAX algoritm i östrogen-inducerad bröstcancer celler dataset som ger insikter i bröstcancer prognos REF.
Coexpression and coregulation analysis of time-series gene expression data in estrogen-induced breast cancer cell
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}