Ensemble Modeling Approach Targeting Heterogeneous RNA-Seq data: Application to Melanoma Pseudogenes.

Araştırma özeti

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

TCGA'dan 103 primer tümör örneği kullanarak cilt deri melanomunun (SKCM) transkriptomu manzarasını inceledik ve hem protein kodlama genlerinin hem de kodlamayan RNA'ların (ncRNA'ların) ekspresyon seviyelerini ölçtük. Özellikle, potansiyel olarak bu kanserle ilgili psödogenleri vurguladık. Profilleri bilinen biyotiplere göre kataloglarken, tüm RNA-Seq yöntemleri önemli biyotiplerin sadece küçük bir konsensüsünü oluşturdu. Böylece basit bir strateji izleyerek profilleri tüm yöntemlerden uzlaştırmak için bir yaklaşım tasarladık: Bir regresyon modelinde elde edilen topluluk tahminleri tarafından farklı olarak ifade edilen genleri seçtik. Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır: 1) İlgili yolları tanımlayan yüksek güvenli bir gen kümesinin seçimi; 2) Ortalama bir profili tahmin etmek için kovaryatları tüm yöntem odaklı sonuçları gömen bir regresyon modelinin kullanılması; 3) Tahmin gücünün ve öneminin yönteme özgü değerlendirmesi. Ayrıca, yaklaşım gürültülü RNA-Seq profillerinin hesaplandığı herhangi bir biyolojik sisteme genelleştirilebilir. Analizlerimiz hem yüksek kaliteli protein kodlama genlerinin hem de ncRNA'ların biyo-anonsasyonları ile ilgili olarak, psödogenler ve ebeveyn genleri (hedefler) arasındaki ilişkileri değerlendirdik. Onaylanan aday hedefler arasında Parkinson ve kanserli hastalarda (özellikle melanom) incelenen PINK1'i belirledik.

Özgün kaynak özetini okuyun

We studied the transcriptome landscape of skin cutaneous melanoma (SKCM) using 103 primary tumor samples from TCGA, and measured the expression levels of both protein coding genes and non-coding RNAs (ncRNAs). In particular, we emphasized pseudogenes potentially relevant to this cancer. While cataloguing the profiles based on the known biotypes, all the employed RNA-Seq methods generated just a small consensus of significant biotypes. We thus designed an approach to reconcile the profiles from all methods following a simple strategy: we selected genes that were confirmed as differentially expressed by the ensemble predictions obtained in a regression model. The main advantages of this approach are: 1) Selection of a high-confidence gene set identifying relevant pathways; 2) Use of a regression model whose covariates embed all method-driven outcomes to predict an averaged profile; 3) Method-specific assessment of prediction power and significance. Furthermore, the approach can be generalized to any biological system for which noisy RNA-Seq profiles are computed. As our analyses concerned bio-annotations of both high-quality protein coding genes and ncRNAs, we considered the associations between pseudogenes and parental genes (targets). Among the candidate targets that were validated, we identified PINK1, which is studied in patients with Parkinson and cancer (especially melanoma).

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.