新的计算方法检测癌症中中断的途径
![a, Given a set of gene scores (usually p values) from a gene-level analysis that measure the statistical significance of individual genes, an empirical Bayesian analysis is performed to estimate the probability of each gene being a non-cancer gene (that is, the local FDR). b, Seed genes are identified by comparing the obtained local FDRs with a given FDR upper bound. For a given seed, a random walk is performed to explore the local area of the seed in a biological network (for example, a protein–protein interaction (PPI) network) and a local graph is extracted by attaining the nodes with the K largest PageRank scores. c, For each local graph, a budget-constrained subgraph searching problem is solved to identify a subnetwork that minimizes a conductance score and has an FDR not larger than the FDR bound. d, Identified subnetworks are annotated through a gene-ontology term enrichment analysis and displayed by Cytoscape62. DOI: 10.1038/s43588-020-00009-4 新的计算方法检测癌症中中断的途径](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2021/1-newcomputati.jpg)
癌症是一种臭名昭着的复杂疾病,部分是因为它可能是由数百或甚至数千基因的突变引起的。此外,即使在患有相同类型癌症的患者之间,大多数癌症也表现出遗传突变之间的特殊变化。
最后,癌症研究人员选择在某些生物途径中研究基因组之间的相互作用。
当某些途径中的基因经常突变或破坏时,该途径可能在癌症的开始或发育中发挥关键作用。但是解开分子机制这些中断的根本非常复杂。
现在,布法罗大学的研究人员开发了一种新的,统计上更强大的方法,称为FDRnet,可以更有效地检测癌症的关键功能通路基因组学数据由下一代测序技术生成。
发表在自然计算科学1月14日,新方法有可能将生物学家提供更精确的数据,在治疗目标上为零。
“使用这种新方法,我们可以发现基因发生显著突变或中断的生物通路,”UB大学雅各布斯医学与生物医学学院微生物与免疫学副教授、通讯作者孙逸君博士解释说。“它解决了癌症研究中分子途径分析的一些关键挑战。一旦肿瘤生物学家获得这些信息,他们就可以用这些信息来验证我们的发现,并据此开发新的癌症治疗方法。”
“通过克服现有方法的局限性,FDRNET可以促进癌症和其他遗传疾病中关键功能途径的检测,”Sun。
当太阳和他的共同作者在模拟数据上测试了FDRNET时乳腺癌和B细胞淋巴瘤数据,他们发现FDRNET能够检测这些癌症中有哪些子网或途径,潜在的主要肿瘤生物学家来识别新的治疗目标。
进一步探索
用户评论