A novel motif-discovery algorithm to identify co-regulatory motifs in large transcription factor and microRNA co-regulatory networks in human
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Interplays between transcription factors (TFs) and microRNAs (miRNAs) in gene regulation are implicated in various physiological processes. It is thus important to identify biologically meaningful network motifs involving both types of regulators to understand the key co-regulatory mechanisms underlying the cellular identity and function. However, existing motif finders do not scale well for large networks and are not designed specifically for co-regulatory networks. RESULTS: In this study, we propose a novel algorithm CoMoFinder to accurately and efficiently identify composite network motifs in genome-scale co-regulatory networks. We define composite network motifs as network patterns involving at least one TF, one miRNA and one target gene that are statistically significant than expected. Using two published disease-related co-regulatory networks, we show that CoMoFinder outperforms existing methods in both accuracy and robustness. We then applied CoMoFinder to human TF-miRNA co-regulatory network derived from The Encyclopedia of DNA Elements project and identified 44 recurring composite network motifs of size 4. The functional analysis revealed that genes involved in the 44 motifs are enriched for significantly higher number of biological processes or pathways comparing with non-motifs. We further analyzed the identified composite bi-fan motif and showed that gene pairs involved in this motif structure tend to physically interact and are functionally more similar to each other than expected. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: CoMoFinder is implemented in Java and available for download at http://www.cs.utoronto.ca/∼yueli/como.html.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».