UGM:大規模複数検査問題のより安定な過程と癌原遺伝子の同定の新しい解決法

Chengyou Liu;...;Hang Qin, Yong Ding & Hongbing Jiang(2019.12, Theoretical Biology and Medical Modelling)[UGM: a more stable procedure for large-scale multiple testing problems, new solutions to identify oncogene]

理由

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概要

遺伝子発現量の変化は腫瘍において重要な役割を果たす。高性能配列解読において遺伝子の発現の違いを同定する方法は数多く存在する。いくつかのアルゴリズムは特定の病気に敏感な特有の遺伝的パターンを同定しようとしている。これらの方法は上手くいったが、偽陽性率(FDR)によって測定された遺伝子の異なるわけではない発現の数は標準偏差が大きく、検出する遺伝子数が大きくなるとき誤同定率(1型誤差)は急速に増加する。この研究では、新しいUnit Gamma 測定(UGM)を開発し、複数の仮説検証統計分布を説明し、依存問題を軽減する。計算上の発現プロファイルデータと乳癌RNA-seqデータを用いてUGMの正確性を調べた。結果から、UGMによって同定された異ならない発現遺伝子の数は実データと良く合ってること、そしてUGMは標準偏差、割合、分位数、平均二乗誤差が小さかった。加えて、BRCA1, BRCA2, PTEN, BRIP1などの多くの乳癌関連遺伝子を検出するためにUGMを用いることができ、高性能配列解読において異なる発現遺伝子を同定するためにより正確、頑健かつ効率的な方法をもたらしうる。

雑記

最近テレビでよく聞く単語を実際の論文で見るとおおーってなる(偽陽性)