Large-scale gene network analysis reveals the significance of extracellular matrix pathway and homeobox genes in acute myeloid leukemia: an introduction to the Pigengene package and its applications
Notice bibliographique
Résumé
Background The distinct types of hematological malignancies have different biological mechanisms and prognoses. For instance, myelodysplastic syndrome (MDS) is generally indolent and low risk; however, it may transform into acute myeloid leukemia (AML), which is much more aggressive. Methods We develop a novel network analysis approach that uses expression of eigengenes to delineate the biological differences between these two diseases. Results We find that specific genes in the extracellular matrix pathway are underexpressed in AML. We validate this finding in three ways: (a) We train our model on a microarray dataset of 364 cases and test it on an RNA Seq dataset of 74 cases. Our model showed 95% sensitivity and 86% specificity in the training dataset and showed 98% sensitivity and 91% specificity in the test dataset. This confirms that the identified biological signatures are independent from the expression profiling technology and independent from the training dataset. (b) Immunocytochemistry confirms that MMP9, an exemplar protein in the extracellular matrix, is underexpressed in AML. (c) MMP9 is hypermethylated in the majority of AML cases (n=194, Welch’s t-test p-value <10−138), which complies with its low expression in AML. Our novel network analysis approach is generalizable and useful in studying other complex diseases (e.g., breast cancer prognosis). We implement our methodology in the Pigengene software package, which is publicly available through Bioconductor. Conclusions Eigengenes define informative biological signatures that are robust with respect to expression profiling technology. These signatures provide valuable information about the underlying biology of diseases, and they are useful in predicting diagnosis and prognosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,015 | 0,003 |
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 ».