Bakgrund: Co-expression åtgärder används ofta för att definiera nätverk bland gener. Ömsesidig information (MI) används ofta som ett generaliserat korrelationsmått. Det är oklart hur mycket MI tillför utöver standard(robust) korrelationsmått eller regressionsmodellbaserade associationsmått. Vidare är det viktigt att bedöma vilka omvandlingar av dessa och andra samuttrycksåtgärder som leder till biologiskt meningsfulla moduler (kluster av gener). Vi erbjuder en omfattande jämförelse mellan ömsesidig information och flera korrelationsåtgärder i 8 empiriska datamängder och i simuleringar. Vi studerar också olika metoder för att omvandla en adjacensmatris, t.ex. Använda den topologiska överlappningsåtgärden. Sammantaget bekräftar vi nära relationer mellan MI och korrelation i alla datamängder som speglar det faktum att de flesta genpar uppfyller linjära eller monotona relationer. Vi diskuterar sällsynta situationer när de två åtgärderna är oense. Vi jämför också korrelations- och MI-baserade metoder när det gäller att definiera samuttrycksnätverksmoduler. Vi visar att ett robust mått på korrelationen (den tvåviktiga midkorrelationen omvandlad via topologisk överlappningstransformation) leder till moduler som är överlägsna MI-baserade moduler och maximal informationskoefficient (MIC) baserade moduler när det gäller gen ontologi anrikning. Vi presenterar en funktion som relaterar korrelation till ömsesidig information som kan användas för att approximera den ömsesidiga informationen från motsvarande korrelationskoefficient. Vi föreslår användning av polynom- eller splineregressionsmodeller som ett alternativ till MI för att fånga icke-linjära samband mellan kvantitativa variabler. Den biweight midcorrelation överträffar MI i termer av belysande gen parvisa relationer. Tillsammans med den topologiska överlappande matrisomvandlingen leder det ofta till mer avsevärt berikade samuttrycksmoduler. Spline- och polynomnätverk utgör attraktiva alternativ till MI vid icke-linjära relationer. Våra resultat indikerar att MI-nätverk säkert kan ersättas av korrelationsnätverk när det gäller att mäta samuttrycksrelationer i stationära data.
Även om MI i allmänhet kan upptäcka icke-linjära anslutningar bättre än Pearsons korrelation, har vissa experiment visat att det inte är relevant i fallet med gen co-expression nätverk REF.
Comparison of co-expression measures: mutual information, correlation, and model based indices
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}