Integrative Analysis of Gene Expression Data Including an Assessment of Pathway Enrichment for Predicting Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background Microarray technology has been previously used to identify genes that are differentially expressed between tumour and normal samples in a single study, as well as in syntheses involving multiple studies. When integrating results from several Affymetrix microarray datasets, previous studies summarized probeset-level data, which may potentially lead to a loss of information available at the probe-level. In this paper, we present an approach for integrating results across studies while taking probe-level data into account. Additionally, we follow a new direction in the analysis of microarray expression data, namely to focus on the variation of expression phenotypes in predefined gene sets, such as pathways. This targeted approach can be helpful for revealing information that is not easily visible from the changes in the individual genes. Results We used a recently developed method to integrate Affymetrix expression data across studies. The idea is based on a probe-level based test statistic developed for testing for differentially expressed genes in individual studies. We incorporated this test statistic into a classic random-effects model for integrating data across studies. Subsequently, we used a gene set enrichment test to evaluate the significance of enriched biological pathways in the differentially expressed genes identified from the integrative analysis. We compared statistical and biological significance of the prognostic gene expression signatures and pathways identified in the probe-level model (PLM) with those in the probeset-level model (PSLM). Our integrative analysis of Affymetrix microarray data from 110 prostate cancer samples obtained from three studies reveals thousands of genes significantly correlated with tumour cell differentiation. The bioinformatics analysis, mapping these genes to the publicly available KEGG database, reveals evidence that tumour cell differentiation is significantly associated with many biological pathways. In particular, we observed that by integrating information from the insulin signalling pathway into our prediction model, we achieved better prediction of prostate cancer. Conclusions Our data integration methodology provides an efficient way to identify biologically sound and statistically significant pathways from gene expression data. The significant gene expression phenotypes identified in our study have the potential to characterize complex genetic alterations in prostate cancer.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».