A strategy for extracting and analyzing large-scale quantitative epistatic interaction data.
A strategy for extracting and analyzing large-scale quantitative epistatic interaction data.
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DOI：
10.1186/gb-2006-7-7-r63
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Weissman JS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Collins SR;Schuldiner M;Krogan NJ;Weissman JS
一种用于分析合成基因阵列数据和 E-MAP 技术的新技术可生成高置信度的定量上位得分。最近，已经开发出用于合成病态/致死基因对的高通量鉴定的方法。然而，这些只是更广泛的上位现象的一个具体例子，其中一种突变的存在调节另一种突变的表型。我们提出了通过使用合成基因阵列和上位微阵列图谱（E-MAP）技术进行的测量生成高置信度定量上位得分的分析技术，以及用于对结果数据进行更高水平分析的几种工具，这些工具通过定量得分和减轻相互作用的检测而得到极大增强。
A new technique for analysis of data from synthetic genetic array and E-MAP technology generates high confidence quantitative epistasis scores. Recently, approaches have been developed for high-throughput identification of synthetic sick/lethal gene pairs. However, these are only a specific example of the broader phenomenon of epistasis, wherein the presence of one mutation modulates the phenotype of another. We present analysis techniques for generating high-confidence quantitative epistasis scores from measurements made using synthetic genetic array and epistatic miniarray profile (E-MAP) technology, as well as several tools for higher-level analysis of the resulting data that are greatly enhanced by the quantitative score and detection of alleviating interactions.
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