Högt genomflöde biologiska data, vare sig de genereras som sekvensering, transkriptionella mikroarrays, proteomic, eller andra medel, fortsätter att kräva analytiska metoder som behandlar dess höga dimensionella aspekter. Eftersom den beräkningsmässiga delen av dataanalysen slutligen identifierar formegenskaper i organisationen av datamängder, fortsätter matematiken för formigenkänning i höga dimensioner att vara en avgörande del av dataanalys. Denna artikel introducerar en metod som extraherar information från highthroughput microarray data och, genom att använda topologi, ger större djup av information än nuvarande analytiska tekniker. Metoden, som kallas Progression Analysis of Disease (PAD), identifierar först robusta aspekter av klusteranalys och går sedan djupare för att hitta en mängd biologiskt meningsfulla formegenskaper i dessa data. Dessutom, eftersom PAD innehåller ett visualiseringsverktyg, ger det en enkel bild eller graf som kan användas för att ytterligare utforska dessa data. Även om PAD kan appliceras på ett brett spektrum av datatyper med hög genomströmning, används det här som ett exempel för att analysera bröstcancer transkriptionella data. Detta identifierade en unik subgrupp av östrogenreceptorpositiva (ER + ) bröstcancerer som uttrycker höga nivåer av c-MYB och låga nivåer av medfödda inflammatoriska gener. Dessa patienter uppvisar 100% överlevnad och ingen metastasering. Inget övervakat steg bortom distinktionen mellan tumör och friska patienter användes för att identifiera denna subtyp. Gruppen har en tydlig och tydlig, statistiskt signifikant molekylär signatur, den belyser sammanhängande biologi men är osynlig för klustermetoder, och passar inte in i den accepterade klassificeringen av Luminal A/B, Normal-liknande subtyper av ER + bröstcancer. Vi betecknar gruppen som c-MYB + bröstcancer. tillämpad topologi -p53 -systembiologi
Nicolau m.fl. REF tillämpade TDA på en bioinformatic datauppsättning av genuttrycksdata för att identifiera en ny subtyp av östrogenreceptorpositiv bröstcancer.
Topology based data analysis identifies a subgroup of breast cancers with a unique mutational profile and excellent survival
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}