b'\n_START_ARTICLE_\nPodpis genskega izra\xc5\xbeanja\n_START_PARAGRAPH_\nPodpis genskega izra\xc5\xbeanja ali koncept podpisa genskega izra\xc5\xbeanja (angle\xc5\xa1ko gene expression signature) je skupek genov in ute\xc5\xbei, katerih izra\xc5\xbeanje se med razredoma vzorcev razlikuje statisti\xc4\x8dno zna\xc4\x8dilno. Predstavlja biolo\xc5\xa1ko stanje v obliki vzorca genskega izra\xc5\xbeanja, ki je edinstven za dolo\xc4\x8deno okoli\xc5\xa1\xc4\x8dino.\n_START_SECTION_\nGensko izra\xc5\xbeanje\n_START_PARAGRAPH_\nGensko izra\xc5\xbeanje je proces, v katerem se informacija iz gena uporabi za sintezo funkcionalnega genskega proizvoda. Ti proizvodi so navadno beljakovine. V genih, ki ne kodirajo za beljakovine, kot so geni za rRNK ali tRNK, je produkt funkcionalna RNK.\n_START_SECTION_\nNamen metode\n_START_PARAGRAPH_\nKlasifikacija tumorjev je pomembna za uspe\xc5\xa1no zdravljenje. Akutne levkemije so za\xc4\x8deli razvr\xc5\xa1\xc4\x8dati tako, da so opazovali klini\xc4\x8dni izzid in majhne razlike v morfologiji jeder. V 60. letih 19. stoletja so odkrili encimske histokemi\xc4\x8dne analize, v 80. letih imunolo\xc5\xa1ke metode, nato pa \xc5\xa1e citogenetske (prepoznavanje specifi\xc4\x8dnih kromosomskih translokacij)._NEWLINE_Raziskovalce je zanimalo, kako razvrstiti nov vzorec rakastega tkiva, (angle\xc5\xa1ko discovery), uvrstiti vzorec v \xc5\xbee znani razred (angle\xc5\xa1ko prediction) in kako odkriti povsem nov razred raka. Zato so razvili bolj sistemati\xc4\x8den prostop h klasifikaciji raka. Temelji na so\xc4\x8dasnem opazovanju izra\xc5\xbeanja ve\xc4\x8d tiso\xc4\x8d genov. Uporabili so mikromre\xc5\xbee.\n_START_SECTION_\nRezultati\n_START_PARAGRAPH_\nV postopku odkrivanja razreda se je samodejno pokazala razlika med AML in ALL, ne da bi prej poznali razred. Samodejno pridobljen napovedovalec razreda je le z opazovanjem genskega izra\xc5\xbeanja dolo\xc4\x8dil razred novega primera levkemije._NEWLINE_S sortiranjem glede na stopnjo korelacije in z metodo analize sose\xc5\xa1\xc4\x8dine (neighborhood analysis) so raziskali napovedovanje genov, katerih vzorec izra\xc5\xbeanja je mo\xc4\x8dno koreliral z razlikovanjem razredov. Definirali so\xc2\xa0\xc2\xbbidealiziran vzorec izra\xc5\xbeanja\xc2\xab. Ta je odgovarjal genu, ki je bil enotno visok v enem razredu in enotno nizek v drugem. Testirali so, kak\xc5\xa1na je nenavadno visoka gostota genov v\xc2\xa0\xc2\xbbbli\xc5\xbeini\xc2\xab\xc2\xa0tega idealiziranega vzorca v primerjavi z enakovrednim naklju\xc4\x8dnim vzorcem._NEWLINE_Za 38 vzorcev akutne levkemije je analiza soseke pokazala okrog 1100 genov, ki so visoko korelirali z razlikovanjem razreda AML-ALL. To je pokazalo, da bi lahko klasificirali na osnovi podatkov izra\xc5\xbeanja._NEWLINE_Zbirko znanih vzorcev so hoteli uporabiti za ustvarjanje napovednika razreda. Z njim bi lahko pripisali novi vzorec enemu od dveh razredov. Razvili so metodo, ki uporablja stalno zbirko\xc2\xa0\xc2\xbbinformativnih genov\xc2\xab\xc2\xa0(izbranih glede na njihovo korelacijo z razlikovanjem razreda) in ustvarja napoved na osnovi ravni izra\xc5\xbeanja teh genov v novem vzorcu.  Vsak informativni gen opisuje ute\xc5\xbe (angle\xc5\xa1ko weighted vote) za enega od razredov. Mo\xc4\x8d ute\xc5\xbei je odvisna od ravni izra\xc5\xbeanja v novem vzorcu in stopnje korelacije tega gena z razlikovanjem razreda._NEWLINE_Te ute\xc5\xbei so se\xc5\xa1teli, da bi dolo\xc4\x8dili zmagovalni razred in napovedno mo\xc4\x8d (NM) (angle\xc5\xa1ko prediction strength). Vzorec so pripisali zmagovalnemu razredu, \xc4\x8de je NM presegla vnaprej dolo\xc4\x8den prag. Novi vzorec je torej mogo\xc4\x8de klasificirati z ra\xc4\x8dunanjem\xc2\xa0\xc2\xbbto\xc4\x8dk\xc2\xab\xc2\xa0podpisa._NEWLINE_Za odkrivanje razreda so uporabili razvr\xc5\xa1\xc4\x8danje tumorjev v skupine (clustering) s samoorganizirajo\xc4\x8dimi se mre\xc5\xbeami (self-organizing maps, SOMs).'