Bakgrund: Saknade värden är vanligt förekommande i microarray dataprofiler. I stället för att kasta gener eller prover med ofullständig uttrycksnivå, saknade värden måste tillskrivas korrekt för korrekt dataanalys. Imputationsmetoderna kan grovt kategoriseras som uttrycksnivåbaserade och domänkunskapsbaserade. Den första typen av metoder bygger endast på expressionsdata utan hjälp av externa datakällor, medan den andra typen införlivar tillgänglig domänkunskap i expressionsdata för att förbättra imputationnoggrannheten. Under de senaste åren har mikroRNA (miRNA) mikroarray till stor del utvecklats och använts för att identifiera miRNA biomarkörer i komplexa humansjukdomsstudier. Liknar mRNA profiler, miRNA uttryck profiler med saknade värden kan behandlas med de befintliga imputation metoder. Dock, domänen kunskapsbaserade metoder är svåra att tillämpa på grund av bristen på direkt funktionell annotation för miRNAs. Med den snabba ackumulationen av miRNA microarray data, är det allt mer nödvändigt att utveckla domänkunskap-baserade imputation algoritmer specifika för miRNA uttryck profiler för att förbättra kvaliteten på miRNA dataanalys. Resultat: Vi kopplar miRNAs med domänkunskap av Gene Ontology (GO) via deras målgener, och definiera miRNA funktionell likhet baserat på den semantiska likheten av GO termer i GO grafer. Ett nytt mått som kombinerar miRNA funktionell likhet och uttryck likhet används i imputeringen av saknade värden. Det nya måttet testas på två miRNA mikroarray dataset från bröstcancerforskning och uppnår förbättrad prestanda jämfört med den uttrycksbaserade metoden på båda dataseten. Slutsatser: De experimentella resultaten visar att den biologiska domänkunskapen kan gynna uppskattningen av saknade värden i miRNA-profiler såväl som mRNA-profiler. Speciellt, funktionell likhet definieras av GO termer kommenterade för målgener av miRNAs kan vara användbar kompletterande information för uttryck-baserad metod för att förbättra imputation noggrannheten av miRNA array data. Vår metod och våra data är tillgängliga för allmänheten på begäran. Saknade värden förekommer ofta i mikroarraydata på grund av olika orsaker, såsom begränsningen av detektionskänslighet, kontaminering eller fel som induceras vid experimentella operationer, och olämplig förbehandling av data. För
Yang m.fl. REF presenterar en lösning till saknade värden i microarray data profiler, genom att ansluta microRNA (miRNA) med gen ontology till miRNA-riktade gener.
Missing value imputation for microRNA expression data by using a GO-based similarity measure
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}