Abstrakt. Nya genomsekvenseringsstudier har visat att de somatiska mutationer som driver cancerutvecklingen är fördelade över ett stort antal gener. Denna mutations heterogenitet komplicerar försöken att skilja funktionella mutationer från sporadiska, passagerarmutationer. Eftersom cancermutationer är hypoteserade för att rikta ett relativt litet antal cellulära signalering och reglerande vägar, är en vanlig metod att bedöma om kända vägar är berikade för muterade gener. Att begränsa uppmärksamheten till kända vägar kommer dock inte att avslöja nya cancergener eller cancervägar. En alternativ strategi är att undersöka muterade gener i samband med genomskaliga interaktionsnätverk som inkluderar både väldefinierade vägar och ytterligare geninteraktioner som mäts genom olika tillvägagångssätt. Vi inför en beräkningsram för de novo-identifiering av subnätverk i ett stort geninteraktionsnätverk som muteras hos ett betydande antal patienter. Denna ram innehåller två huvuddrag. Först introducerar vi en spridningsprocess på interaktionsnätverket för att definiera ett lokalt område av "influens" för varje muterad gen i nätverket. För det andra härleder vi ett flerstegstest i två steg för att begränsa den falska upptäcktsfrekvens (FDR) som är förknippad med de identifierade undernätverken. Vi testar dessa algoritmer på ett stort humant protein-protein interaktion nätverk med hjälp av mutationsdata från två senaste studier: glioblastoma prover från Cancer Genome Atlas och lunga adenocarcinom prover från Tumor Sequencing Project. Vi återhämtar framgångsrikt vägar som är kända för att vara viktiga i dessa cancerformer, såsom p53 vägen. Vi identifierar också ytterligare vägar, såsom signalvägen Notch, som har varit inblandade i andra cancerformer men inte tidigare rapporterats som muterade i dessa prover. Vår strategi är den första, till vår kunskap, att demonstrera en beräkningseffektiv strategi för de novo identifiering av statistiskt signifikanta muterade undernätverk. Vi räknar med att vår strategi kommer att få ökad användning som cancergenom studier ökar i storlek och omfattning.
HotNet metoden REF finner flera uppsättningar av gener som muteras i ett relativt stort antal patienter.
Algorithms for Detecting Significantly Mutated Pathways in Cancer
{'venue': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'journal': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}