Logic programming reveals alteration of key transcription factors in multiple myeloma.
Logic programming reveals alteration of key transcription factors in multiple myeloma.
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逻辑编程揭示了多发性骨髓瘤中关键转录因子的改变。
DOI：
10.1038/s41598-017-09378-9
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发表时间：
2017-08-23
影响因子：
4.6
通讯作者：
Guziolowski C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Miannay B;Minvielle S;Roux O;Drouin P;Avet-Loiseau H;Guérin-Charbonnel C;Gouraud W;Attal M;Facon T;Munshi NC;Moreau P;Campion L;Magrangeas F;Guziolowski C
需要结合调控网络（RN）和基因组数据的创新方法来提取生物信息，以通过改进实体的识别来更好地理解疾病，例如癌症，从而导致潜在的新治疗途径。在这项研究中，我们面对一个自动生成的RN与基因表达谱（GEP）从一个队列的多发性骨髓瘤（MM）患者和正常人使用全局推理的RN因果关系，以确定关键节点。我们通过他或她的GEP、RN和可能的自动检测到的修复对每个患者进行建模，这些修复需要建立解释GEP逻辑的连贯信息流。这些修复可能代表导致GEP变异的癌症突变。通过这种推理，可以推断出未测量的蛋白质状态，并且我们可以模拟蛋白质扰动对RN行为的影响，以识别治疗靶点。我们发现JUN/FOS和FOXM 1活性在几乎所有MM患者中都发生了改变，并确定了MM患者的两个生存标志物。我们的研究结果表明，JUN/FOS激活有很强的影响RN鉴于整个GEP，而FOXM 1激活可能是一个有趣的方式来扰乱我们的方法确定的MM亚组。
Innovative approaches combining regulatory networks (RN) and genomic data are needed to extract biological information for a better understanding of diseases, such as cancer, by improving the identification of entities and thereby leading to potential new therapeutic avenues. In this study, we confronted an automatically generated RN with gene expression profiles (GEP) from a cohort of multiple myeloma (MM) patients and normal individuals using global reasoning on the RN causality to identify key-nodes. We modeled each patient by his or her GEP, the RN and the possible automatically detected repairs needed to establish a coherent flow of the information that explains the logic of the GEP. These repairs could represent cancer mutations leading to GEP variability. With this reasoning, unmeasured protein states can be inferred, and we can simulate the impact of a protein perturbation on the RN behavior to identify therapeutic targets. We showed that JUN/FOS and FOXM1 activities are altered in almost all MM patients and identified two survival markers for MM patients. Our results suggest that JUN/FOS-activation has a strong impact on the RN in view of the whole GEP, whereas FOXM1-activation could be an interesting way to perturb an MM subgroup identified by our method.
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影响因子：
3
作者：
Catlett NL;Bargnesi AJ;Ungerer S;Seagaran T;Ladd W;Elliston KO;Pratt D
通讯作者：
Pratt D
鉴定早期生长反应蛋白 1 (EGR-1) 作为 JUN 诱导多发性骨髓瘤细胞凋亡的新靶标
影响因子：
20.3
作者：
Chen, Lijuan;Wang, Siqing;Zhan, Fenghuang
通讯作者：
Zhan, Fenghuang
影响因子：
45.3
作者：
Decaux, Olivier;Lode, Laurence;Minvielle, Stephane
通讯作者：
Minvielle, Stephane
影响因子：
9.7
作者：
Fan, Fengjuan;Tonon, Giovanni;Podar, Klaus
通讯作者：
Podar, Klaus
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp101
发表时间：
2009-04-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Bindea G;Mlecnik B;Hackl H;Charoentong P;Tosolini M;Kirilovsky A;Fridman WH;Pagès F;Trajanoski Z;Galon J
通讯作者：
Galon J