Efficient and biologically relevant consensus strategy for Parkinson's disease gene prioritization.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Mikroarray verilerinde yer alan sistemik bilgiler, Parkinson hastalığındaki (PD) genetik ve çevresel faktörlerin kötü anlaşılmış kombinasyonunun üstesinden gelmek için ilgili ipuçlarını kodlar, bu da patogenezini anlamak ve hastalık değiştirici terapötikler geliştirmek için büyük engeli temsil eder. Çeşitli gen önceliklendirme yaklaşımları önerilmiş olsa da, hiçbiri geri kalanı üzerinde hakim değildir. Bunun yerine, hibrit yaklaşımlar bireysel yaklaşımlardan daha iyi performans gösteriyor gibi görünmektedir.MRNA mikroarray verilerinden üç bağımsız önceliklendirme yaklaşımının kombinasyonuna dayanan PD ile ilgili gen önceliklendirmesi için bir fikir birliği stratejisi önerilmiştir: Limma, makine öğrenimi ve ağırlıklı gen eş ifade ağları.SonuçlarOrtaklık stratejisi, istatistiksel önem, genel zenginleştirme ve erken tanıma yeteneği açısından bireysel yaklaşımlardan daha iyi performans göstermiştir. Önemli bir biyolojik alakaya ek olarak, öncelik verilen 50 gen seti mükemmel bir erken tanıma yeteneği sergiledi (en iyi 10 genden 6'sı doğrudan PD ile ilişkilidir). Öncelikli genlerin yüzde 40'ı daha önce SLC18A2, TH veya DRD2 gibi iyi bilinen PD ilişkili genler de dahil olmak üzere PD ile ilişkiliydi. Sekiz genin (CCNH, DLK1, PCDH8, SLIT1, DLD, PBX1, INSM1 ve BMI1) potansiyel olarak yeni PD biyobelirteçlerini veya terapötik hedefleri temsil eden PD'de etkilenen biyolojik süreçle önemli ölçüde ilişkili olduğu bulunmuştur. Ek olarak, kemoinformatikte gen önceliklendirme araçlarının erken tanıma yeteneğini değerlendirmek için çeşitli standart kullanım ölçütleri önerilmektedir.KonsensüslerÖnerilen fikir birliği stratejisi, PD patogenezinin çalışması ve hastalık değiştirici PD terapötiklerinin geliştirilmesi için değerli bir karar verme aracı sağlayan gen önceliklendirme görevleri için verimli ve biyolojik olarak ilgili bir yaklaşımı temsil eder.

Özgün kaynak özetini okuyun

BackgroundThe systemic information enclosed in microarray data encodes relevant clues to overcome the poorly understood combination of genetic and environmental factors in Parkinson's disease (PD), which represents the major obstacle to understand its pathogenesis and to develop disease-modifying therapeutics. While several gene prioritization approaches have been proposed, none dominate over the rest. Instead, hybrid approaches seem to outperform individual approaches.MethodsA consensus strategy is proposed for PD related gene prioritization from mRNA microarray data based on the combination of three independent prioritization approaches: Limma, machine learning, and weighted gene co-expression networks.ResultsThe consensus strategy outperformed the individual approaches in terms of statistical significance, overall enrichment and early recognition ability. In addition to a significant biological relevance, the set of 50 genes prioritized exhibited an excellent early recognition ability (6 of the top 10 genes are directly associated with PD). 40 % of the prioritized genes were previously associated with PD including well-known PD related genes such as SLC18A2, TH or DRD2. Eight genes (CCNH, DLK1, PCDH8, SLIT1, DLD, PBX1, INSM1, and BMI1) were found to be significantly associated to biological process affected in PD, representing potentially novel PD biomarkers or therapeutic targets. Additionally, several metrics of standard use in chemoinformatics are proposed to evaluate the early recognition ability of gene prioritization tools.ConclusionsThe proposed consensus strategy represents an efficient and biologically relevant approach for gene prioritization tasks providing a valuable decision-making tool for the study of PD pathogenesis and the development of disease-modifying PD therapeutics.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.