Gene set enrichment ensemble using fold change data only
Gene set enrichment ensemble using fold change data only
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仅使用倍数变化数据的基因集富集集成
DOI：
10.1016/j.jbi.2015.07.019
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发表时间：
2015-10
影响因子：
4.5
通讯作者：
Shaohong Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shaohong Zhang;Shaohong Zhang;Shaohong Zhang;Shaohong Zhang
在许多生物学研究中，由于数据隐私和专利权等不同原因，原始基因表达数据通常不会公布。相反，在大多数研究中通常提供具有倍数变化值的显著基因列表。然而，由于数据来源和分析条件的差异，只有少数共同的显着基因可以在类似的研究中找到。此外，考虑这些基因的传统的基于基因集的分析没有考虑倍数变化值，这对于区分基因的不同显著性水平可能是重要的。人胚胎干细胞衍生的心肌细胞（hESC-CM）是这一类别的良好代表。hESC-CMs作为再生医学中潜在的无限人类心脏细胞来源，已经引起了生物学和医学研究人员的注意。由于获取数据的困难和由此产生的费用，只有少数相关的hESC-CM研究和少数hESC-CM基因表达数据被提供。鉴于这些挑战，我们提出了一种新的基因集富集Entrance（GSEE）的方法来进行基于基因集的分析，基于显着上调基因列表的个别研究与倍数变化的数据。我们的方法提供了显式和隐式的方式来利用倍数变化数据，以充分利用稀缺的数据。我们分别用hESC-CM数据和胎儿心脏数据验证了我们的方法。在不同研究的重要基因列表上的实验结果表明了该方法的有效性。
In a number of biological studies, the raw gene expression data are not usually published due to different causes, such as data privacy and patent rights. Instead, significant gene lists with fold change values are usually provided in most studies. However, due to variations in data sources and profiling conditions, only a small number of common significant genes could be found among similar studies. Moreover, traditional gene set based analyses that consider these genes have not taken into account the fold change values, which may be important to distinguish between the different levels of significance of the genes. Human embryonic stem cell derived cardiomyocytes (hESC-CM) is a good representative of this category. hESC-CMs, with its role as a potentially unlimited source of human heart cells for regenerative medicine, have attracted the attentions of biological and medical researchers. Because of the difficulty of acquiring data and the resulting expenses, there are only a few related hESC-CM studies and few hESC-CM gene expression data are provided. In view of these challenges, we propose a new Gene Set Enrichment Ensemble (GSEE) approach to perform gene set based analysis on individual studies based on significant up-regulated gene lists with fold change data only. Our approach provides both explicit and implicit ways to utilize the fold change data, in order to make full use of scarce data. We validate our approach with hESC-CM data and fetal heart data, respectively. Experimental results on significant gene lists from different studies illustrate the effectiveness of our proposed approach.
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DOI：
10.5772/14354
发表时间：
2011-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jane Synnergren;P. Sartipy
通讯作者：
Jane Synnergren;P. Sartipy
影响因子：
3.7
作者：
Fu JD;Rushing SN;Lieu DK;Chan CW;Kong CW;Geng L;Wilson KD;Chiamvimonvat N;Boheler KR;Wu JC;Keller G;Hajjar RJ;Li RA
通讯作者：
Li RA
DOI：
10.1109/tpami.2005.113
发表时间：
2005-06-01
影响因子：
23.6
作者：
Fred, ALN;Jain, AK
通讯作者：
Jain, AK
DOI：
10.1016/j.patcog.2011.11.017
发表时间：
2012-06
期刊：
Pattern Recognit.
影响因子：
--
作者：
Shaohong Zhang;Hau-San Wong;Ying Shen
通讯作者：
Shaohong Zhang;Hau-San Wong;Ying Shen
影响因子：
37.8
作者：
Lamarche, B;Tchernof, A;Despres, JP
通讯作者：
Despres, JP