Bakgrund: Information om cancersubtyper är av avgörande betydelse för att förstå heterogenitet i tumören. Befintliga metoder för att identifiera cancersubtyper har främst fokuserat på att använda generiska klusteralgoritmer (såsom hierarkisk klusterbildning) för att identifiera undertyper baserade på genuttrycksdata. Nätverksinteraktionen mellan gener, som är nyckeln till att förstå de molekylära perturbationer vid cancer, har sällan beaktats under klusterprocessen. Motiveringen till vårt arbete är att utveckla en metod som effektivt integrerar molekylära interaktionsnätverk i klusterprocessen för att förbättra identifieringen av cancersubtyper. Resultat: Vi har utvecklat en ny klusteralgoritm för identifiering av cancersubtyper, kallad "nätverksassisterad co-klustering för identifiering av cancersubtyper" (NCIS). NCIS kombinerar gennätverksinformation för att samtidigt gruppera prover och gener till biologiskt meningsfulla kluster. Före klungan tilldelar vi gener som är baserade på deras påverkan i nätverket. Därefter tillämpas en ny viktad co-clustering algoritm baserad på en semi-nonnegativ matris tri-faktorization. Vi utvärderade effektiviteten av NCIS på simulerade dataset samt storskaliga bröstcancer och Glioblastoma Multiforme patientprover från projektet Cancer Genome Atlas (TCGA). NCIS visade sig bättre separera patientprover i kliniskt skilda subtyper och uppnå högre noggrannhet på simulerade datauppsättningar för att tolerera buller, jämfört med konsensus hierarkisk klusterbildning. Slutsatser: Den viktade co-clustering metoden i NCIS ger en unik lösning för att införliva gennätverksinformation i klusterprocessen. Vårt verktyg kommer att vara användbart för att på ett heltäckande sätt identifiera cancersubtyper som annars skulle döljas av cancer heterogenitet, med hjälp av höggenomströmning och högdimensionella genuttrycksdata.
Liu m.fl. I REF föreslogs ett nätverksstöd för att identifiera cancersubtyper.
A network-assisted co-clustering algorithm to discover cancer subtypes based on gene expression
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}