Filtering High-Dimensional Methylation Marks With Extremely Small Sample Size: An Application to Gastric Cancer Data
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylations in critical regions are highly involved in cancer pathogenesis and drug response. However, to identify causal methylations out of a large number of potential polymorphic DNA methylation sites is challenging. This high-dimensional data brings two obstacles: first, many established statistical models are not scalable to so many features; second, multiple-test and overfitting become serious. To this end, a method to quickly filter candidate sites to narrow down targets for downstream analyses is urgently needed. BACkPAy is a pre-screening Bayesian approach to detect biological meaningful patterns of potential differential methylation levels with small sample size. BACkPAy prioritizes potentially important biomarkers by the Bayesian false discovery rate (FDR) approach. It filters non-informative sites (i.e., non-differential) with flat methylation pattern levels across experimental conditions. In this work, we applied BACkPAy to a genome-wide methylation dataset with three tissue types and each type contains three gastric cancer samples. We also applied LIMMA (Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data) to compare its results with what we achieved by BACkPAy. Then, Cox proportional hazards regression models were utilized to visualize prognostics significant markers with The Cancer Genome Atlas (TCGA) data for survival analysis. Using BACkPAy, we identified eight biological meaningful patterns/groups of differential probes from the DNA methylation dataset. Using TCGA data, we also identified five prognostic genes (i.e., predictive to the progression of gastric cancer) that contain some differential methylation probes, whereas no significant results was identified using the Benjamin-Hochberg FDR in LIMMA. We showed the importance of using BACkPAy for the analysis of DNA methylation data with extremely small sample size in gastric cancer. We revealed that RDH13, CLDN11, TMTC1, UCHL1, and FOXP2 can serve as predictive biomarkers for gastric cancer treatment and the promoter methylation level of these five genes in serum could have prognostic and diagnostic functions in gastric cancer patients.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».