Motivering: Data med hög genomströmning ger en heltäckande bild av de molekylära förändringarna i cancervävnad. Nya tekniker möjliggör den samtidiga genom-omfattande analys av tillstånd av genom kopia nummervariation, genuttryck, DNA-metylering och epigenetik av tumörprover och cancer cellinjer. Analyser av aktuella datauppsättningar visar att genetiska förändringar mellan patienter kan skilja sig åt men ofta involverar vanliga vägar. Det är därför viktigt att identifiera relevanta vägar som är involverade i cancerprogression och upptäcka hur de förändras hos olika patienter. Resultat: Vi presenterar en ny metod för att härleda patientspecifika genetiska aktiviteter som inkluderar botade väginteraktioner mellan gener. En gen modelleras av en faktorgraf som en uppsättning sammankopplade variabler som kodar uttryck och känd aktivitet av en gen och dess produkter, vilket gör det möjligt att införliva många typer av omic data som bevis. Metoden förutsäger i vilken utsträckning en vägs aktiviteter (t.ex. interna gentillstånd, interaktioner eller höga 'output') ändras hos patienten med hjälp av probabilistisk inferens. Jämfört med en konkurrerande strategi för aktivitetsinferens, SPIA, identifierar vår metod förändrade aktiviteter i cancerrelaterade vägar med färre falskt positiva i både en glioblastoma multiform (GBM) och en bröstcancer dataset. PARADIGM identifierade konsekventa väg-nivå aktiviteter för undergrupper av GDM-patienter som förbises när gener betraktas som isolerade. Vidare delas de in i kliniskt relevanta subgrupper med signifikant olika överlevnadsutfall genom att gruppera BBM-patienter baserat på deras signifikanta spridningsväg. Dessa fynd tyder på att terapier kan väljas som målgener vid kritiska punkter i den (de) vanliga perturbed väg(er) för en grupp patienter. Tillgänglighet: Källkod finns på
Faktordiagram har använts för att dra slutsatsen patientspecifik vägaktivitet med probabilistiska slutsatser REF.
Inference of patient-specific pathway activities from multi-dimensional cancer genomics data using PARADIGM
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}