PerPAS: Topology-Based Single Sample Pathway Analysis Method
Notice bibliographique
Résumé
Identification of intracellular pathways that play key roles in cancer progression and drug resistance is a prerequisite for developing targeted cancer treatments. The era of personalized medicine calls for computational methods that can function with one sample or a very small set of samples. Developing such methods is challenging because standard statistical approaches pose several limiting assumptions, such as number of samples, that prevent their application when approaches to one. We have developed a novel pathway analysis method called PerPAS to estimate pathway activity at a single sample level by integrating pathway topology and transcriptomics data. In addition, PerPAS is able to identify altered pathways between cancer and control samples as well as to identify key nodes that contribute to the pathway activity. In our case study using breast cancer data, we show that PerPAS can identify highly altered pathways that are associated with patient survival. PerPAS identified four pathways that were associated with patient survival and were successfully validated in three independent breast cancer cohorts. In comparison to two other pathway analysis methods that function at a single sample level, PerPAS had superior performance in both synthetic and breast cancer expression datasets. PerPAS is a free R package (http://csbi.ltdk.helsinki.fi/pub/czliu/perpas/).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».