ROKU: a novel method for identification of tissue-specific genes.
ROKU: a novel method for identification of tissue-specific genes.
复制标题
Roku：一种鉴定组织特异性基因的新方法。
DOI：
10.1186/1471-2105-7-294
复制
发表时间：
2006-06-12
影响因子：
3
通讯作者：
Shimizu K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kadota K;Ye J;Nakai Y;Terada T;Shimizu K
微阵列研究的重要目标之一是鉴定在某些组织中表达显著高于或低于其他组织的基因。我们希望有办法鉴定这种组织特异性基因。我们描述了一种方法，ROKU，它从许多组织和数千个基因的基因表达数据中选择组织特异性模式。ROKU使用香农熵根据基因的整体组织特异性对基因进行排名，并使用离群值检测方法检测每个基因特异性的组织（如果存在）。我们使用合成和真实的数据评估了检测各种特定表达模式的能力。我们观察到，ROKU是上级传统的熵为基础的方法，在其能力排名基因根据整体组织特异性和检测基因的表达模式是特定的目标组织。ROKU可用于检测各种组织特异性表达模式。该框架也直接适用于选择用于多个类别的分子分类的诊断标记。
One of the important goals of microarray research is the identification of genes whose expression is considerably higher or lower in some tissues than in others. We would like to have ways of identifying such tissue-specific genes. We describe a method, ROKU, which selects tissue-specific patterns from gene expression data for many tissues and thousands of genes. ROKU ranks genes according to their overall tissue specificity using Shannon entropy and detects tissues specific to each gene if any exist using an outlier detection method. We evaluated the capacity for the detection of various specific expression patterns using synthetic and real data. We observed that ROKU was superior to a conventional entropy-based method in its ability to rank genes according to overall tissue specificity and to detect genes whose expression pattern are specific only to objective tissues. ROKU is useful for the detection of various tissue-specific expression patterns. The framework is also directly applicable to the selection of diagnostic markers for molecular classification of multiple classes.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.8
作者：
Hubbell, E;Liu, WM;Mei, R
通讯作者：
Mei, R
影响因子：
12.3
作者：
Pavlidis P;Noble WS
通讯作者：
Noble WS
影响因子：
2.1
作者：
Irizarry, RA;Hobbs, B;Speed, TP
通讯作者：
Speed, TP
影响因子：
12.3
作者：
Schug J;Schuller WP;Kappen C;Salbaum JM;Bucan M;Stoeckert CJ Jr
通讯作者：
Stoeckert CJ Jr
影响因子：
5.8
作者：
Sharov, AA;Dudekula, DB;Ko, MSH
通讯作者：
Ko, MSH