Disease progression and solid tumor survival: a transcriptome decoherence model.
Disease progression and solid tumor survival: a transcriptome decoherence model.
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DOI：
10.1016/j.mcp.2009.09.005
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发表时间：
2010-02
影响因子：
3.3
通讯作者：
Krawetz SA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Platts AE;Lalancette C;Emery BR;Carrell DT;Krawetz SA
基因网络通常是通过观察到控制和测试条件之间的表达变化而产生的。然而，在单一的对照状态下，许多基因在生物复制过程中表现出不同的表达。这些通常被称为不稳定的转录本通常被排除在分析之外，因为它们的行为不能与生物限制相协调。然而，被归为协变基因对的它们可以对疾病的进展表现出一致的反应。我们提出了一种一致性模型，该模型源于一组在体外开发的协变基因，然后针对一系列实体肿瘤进行测试。DGPM，即去相干基因对模型，反映了反映转移转移的网络拓扑的变化。通过一系列实体肿瘤研究，该模型概括地揭示了健康组织中丰富连接的网络拓扑结构，随着疾病的进展，这种拓扑结构变得越来越稀疏，在存活率最低的晚期肿瘤中达到最小尺寸。
Networks of genes are typically generated from expression changes observed between control and test conditions. Nevertheless, within a single control state many genes show expression variance across biological replicates. These transcripts, typically termed unstable, are usually excluded from analyses because their behavior cannot be reconciled with biological constraints. Grouped as pairs of covariant genes they can however show a consistent response to the progression of a disease. We present a model of coherence arising from sets of covariant genes that was developed in-vitro then tested against a range of solid tumors. DGPMs, Decoherence Gene Pair Models, reflect changes in network topology reflective of the metastatic transition. Across a range of solid tumor studies the model generalizes to reveal a richly connected topology of networks in healthy tissues that becomes sparser as the disease progresses reaching a minimum size in the advanced tumors with minimal survival.
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