Correcting transcription factor gene sets for copy number and promoter methylation variations.
Correcting transcription factor gene sets for copy number and promoter methylation variations.
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DOI：
10.1002/ddr.21220
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发表时间：
2014-09
影响因子：
3.8
通讯作者：
Ochs, Michael F.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rathi, Komal S.;Gaykalova, Daria A.;Hennessey, Patrick;Califano, Joseph A.;Ochs, Michael F.
关键词：
基因集分析提供了一种方法来产生跨连锁基因集的统计推断，主要使用高通量表达数据。常见的基因集包括生物学途径、操纵子和转录调控的靶标。在高等真核生物中，特别是在处理具有强烈遗传和表观遗传成分的疾病（如癌症）时，通过启动子甲基化导致的拷贝数丢失和基因沉默可以消除基因转录的可能性。这反过来又会对一组靶基因的转录因子或通路活性的估计产生不利影响，因为一些靶基因可能对转录调控没有反应。在这里，我们介绍了一种简单的过滤方法，如果基因显示拷贝数丢失或启动子甲基化，并在基于正常头颈部组织中观察到的背景表达的模拟数据集中证明转录因子活性推断的改善，则从考虑中删除基因。
Gene set analysis provides a method to generate statistical inferences across sets of linked genes, primarily using high-throughput expression data. Common gene sets include biological pathways, operons, and targets of transcriptional regulators. In higher eukaryotes, especially when dealing with diseases with strong genetic and epigenetic components such as cancer, copy number loss and gene silencing through promoter methylation can eliminate the possibility that a gene is transcribed. This, in turn, can adversely affect the estimation of transcription factor or pathway activity from a set of target genes, since some of the targets may not be responsive to transcriptional regulation. Here we introduce a simple filtering approach that removes genes from consideration if they show copy number loss or promoter methylation and demonstrate the improvement in inference of transcription factor activity in a simulated data set based on the background expression observed in normal head and neck tissue.
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DOI：
10.1073/pnas.091062498
发表时间：
2001-04-24
影响因子：
11.1
作者：
Tusher, VG;Tibshirani, R;Chu, G
通讯作者：
Chu, G
影响因子：
14.9
作者：
Draghici, S;Khatri, P;Tainsky, MA
通讯作者：
Tainsky, MA
TransFac及其模块移植：真核生物中的转录基因调节。
影响因子：
14.9
作者：
Matys V;Kel-Margoulis OV;Fricke E;Liebich I;Land S;Barre-Dirrie A;Reuter I;Chekmenev D;Krull M;Hornischer K;Voss N;Stegmaier P;Lewicki-Potapov B;Saxel H;Kel AE;Wingender E
通讯作者：
Wingender E
影响因子：
11.2
作者：
Ochs MF;Rink L;Tarn C;Mburu S;Taguchi T;Eisenberg B;Godwin AK
通讯作者：
Godwin AK
影响因子：
5.8
作者：
MacDonald, James W.;Ghosh, Debashis
通讯作者：
Ghosh, Debashis