質問:
マーカー遺伝子発現に基づくサンプルの分類
GWW
2017-05-24 20:41:28 UTC
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半教師ありクラスタリングを使用してRNA-seqサンプルを分類できるマーカー遺伝子のセットがいくつかあります。プロセスを自動化したいのですが、特定のサンプルからマーカー遺伝子セットのある種のスコアを生成できる理想的なアルゴリズムを見つけるのに苦労しています。

これは多くのグループの標準的な分析だと思いますが、実際にどの方法で良い結果が得られているかはわかりません。

最近、Biostarsについて同様の質問があり、回答は得られませんでした:https://www.biostars.org/p/239228/
びっくりしました。とても重要な問題のようです。特にscRNA-seqが人気を集めています。
scRNA-seqデータについて言及したので、[Buettner *&al。*](https://www.nature.com/nbt/journal/v33/n2/full/nbt.3102.html)に興味があるかもしれません。シングルセルRNAシーケンシングデータにおける細胞間の不均一性の計算分析は、細胞の隠れた亜集団を明らかにします。それはあなたの問題に完全に対処しているわけではありませんが、特にscRNA-seqで細胞集団を特定することに関連する問題のいくつかを示しています。
1 回答:
#1
+7
Peter Humburg
2017-05-25 04:32:41 UTC
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遺伝子発現シグネチャーを使用して、バイオインフォマティクスの古典的な問題の1つであるサンプル(特に癌のサブタイプですが、同じ原則がこのタイプの他の問題にも当てはまります)を分類することを検討します。優れた分類性能を提供する遺伝子セットを導出する方法については、かなり多くの作業が行われています。すでに遺伝子シグネチャを持っているため、これは問題とは少し異なりますが、それでも役立つ場合があります。

これらの方法は通常、ゲノム全体の発現データから(少数の)遺伝子を選択するモデルに適合します。問題の細胞タイプ/状態を区別します。つまり、遺伝子シグネチャーを導き出します。結果として得られるモデルにより、新しいサンプルの分類が可能になります。私はこの目的のために GeneRaveを使用することに成功しました(ただし、これはマイクロアレイデータ用に設計されたものであり、RNA-seqデータでは使用しておらず、そこにどれだけ耐えられるかわかりません。 )。この問題に関連する最近の論文はここにあります。

では、それはどのように役立ちますか? 1つのオプションは、これらの分類子の1つを、既知の遺伝子の遺伝子発現データに適合させて、新しいサンプルに自動的に適用できるモデルを取得することです。

本当に助かりますありがとうございます。私はそれらを試してみるか、少なくとも私が彼らの方法をどのように適応させることができるかを見ます。
マイクロアレイデータ用に設計されたGeneRaveに関する@PeterHumbergの警告に取り組むと、「limma」を使用してカウントを「voom」変換し、*マイクロアレイのような*ものにすることができます。
cDNASeqの発現をマイクロアレイと比較する必要がある場合は、DESeqのVST変換(「VSTPk」と呼びます)に適用される転写産物の長さの正規化を使用します。詳細については、Th2 RNASeqペーパーのメソッドセクションをご覧ください:http://dx.doi.org/10.1084/jem.20160470


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