Motivering: En stor utmaning vid studier av genreglering är att systematiskt rekonstruera transkriptionsregulatoriska moduler, som definieras som uppsättningar av gener som regleras av en gemensam uppsättning transkriptionsfaktorer. Ett vanligt tillvägagångssätt för transkription modul rekonstruktion är att härleda coexpression kluster från en microarray dataset. Sådana resultat innehåller dock ofta falska positiva eftersom gener från många transkriptionsmoduler kan vara samtidigt störda vid en given typ av tillstånd. I denna studie, föreslår och validerar vi att gener, som bildar en coexpression kluster i flera microarray dataset över olika förhållanden, är mer benägna att bilda en transkription modul. Men identifiera gener samuttryckt i en delmängd av många microarray dataset är inte ett trivialt beräkningsproblem. Resultat: Vi föreslår en grafbaserad datautvinningsmetod för att effektivt och systematiskt identifiera frekventa samuttryckskluster. Eftersom m microarray dataset, vi modellerar varje microarray dataset som en coexpression graf, och söka efter vertex uppsättningar som ofta är tätt anslutna över dme dataset (0 1). För denna nya graf-gruve problem, vi utformade två tekniker för att begränsa sökområdet: (1) partitionera inmatningsgrafer till (överlappande) grupper som delar gemensamma egenskaper; (2) sammanfatta vertex granne information från de partitionerade datauppsättningar på 'Neighbor Association Sammanfattning Graph's för effektiv gruvdrift. Vi tillämpade vår metod på 105 mänskliga mikroarray dataset, och identifierade ett stort antal potentiella transkription moduler, aktiverade under olika undergrupper av villkor. Validering av data från ChIP-chip visade att sannolikheten för att ett kompressionskluster är en transkriptionsmodul ökar signifikant med dess upprepning. Vår metod öppnar ett nytt sätt att utnyttja den stora mängden befintliga mikroarray dataackumulering för genreglering studie. Dessutom är algoritmen tillämplig på andra biologiska nätverk för ungefärlig nätmodulbrytning.
NEMO REF rekonstruerar transkriptionsregulatoriska moduler på ett systematiskt och effektivt sätt.
A graph-based approach to systematically reconstruct human transcriptional regulatory modules
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}