Bakgrund: Ett av de viktigaste målen i cancerstudier inklusive höggenomströmningsmikroRNA (miRNA) och mRNA data är att hitta och bedöma prognostiska signaturer som kan förutsäga kliniskt utfall. Både mRNA och miRNA uttryck förändringar i cancersjukdomar beskrivs för att återspegla kliniska egenskaper som iscensättning och prognos. Dessutom, miRNA överflöd kan direkt påverka mål transkript och översättning i tumörceller. Förutsägelsemodeller tränas för att identifiera antingen mRNA eller miRNA-signaturer för stratifiering av patienten. Med det ökande antalet mikroarray studier samla mRNA och miRNA från samma patientkohort finns det ett behov av statistiska metoder för att integrera eller sammansmälta båda typerna av data i en förutsägelsemodell för att hitta en kombinerad signatur som förbättrar förutsägelsen. Resultat: Här föreslår vi en ny metod för att smälta miRNA och mRNA data till en förutsägelse modell. Eftersom miRNAs är kända regulatorer av mRNAs använde vi korrelationerna mellan dem samt målförutsägelseinformationen för att bygga en bipartit graf som representerar förhållandet mellan miRNAs och mRNAs. Denna graf användes för att vägleda valet av funktioner för att förbättra förutsägelsen. Metoden illustreras på en prostatacancer data som omfattar 98 patientprover med miRNA och mRNA uttrycksdata. Det biokemiska återfallet användes som kliniskt effektmått. Det kan visas att tvåpartsgrafen i kombination med båda datauppsättningarna kan förbättra förutsägelsens prestanda och stabiliteten i valet av funktioner. Slutsatser: Fusion av mRNA och miRNA uttrycksdata till en förutsägelsemodell förbättrar kliniskt utfallsförutsägelse i termer av förutsägelsefel och stabilt funktionsval. Den föreslagna metodens R-källkod finns i tillägget.
REF använder en bipartitkurva för att integrera miRNA och genuttrycksdata från samma patientkohort till en prediktiv modell för att hitta en kombinerad signatur som förbättrar förutsägelsen.
Graph based fusion of miRNA and mRNA expression data improves clinical outcome prediction in prostate cancer
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}