大規模プロテオーム解析による俯瞰的がんシステム理解に向けた解析基盤の構築

通过大规模蛋白质组分析建立全面了解癌症系统的分析平台

• 批准号: 21K17852
• 负责人: 宇野 光平
• 金额: $ 1.58万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17852/
• 关键词: プロテオミクス解析; 欠損値補完; 統計的バイアス; 欠測値データ解析; プロテオミクス; 統合オミクス解析

プロテオミクス解析は、LC-MS/MSを用いたタンパク質存在量推定技術によって網羅的な解析が可能となった。ただし、LC-MS/MSによる存在量の推定には欠測値が多く生じるという問題点がある。そこで発現差異解析などの統計的手法を適用するためには、欠測部分に推定値を代入する欠測値補完が前処理として必要になる。これまでに多くの欠測値補完手法が提案されていることから、どの手法がプロテオミクス解析のための前処理として有用かを検証するシミュレーション研究が行われている。ところが、これらの性能比較研究で用いられる指標は、データ点の再現を評価するRoot Mean Square Error (RMSE) が中心であり、t検定に用いるパラメータである各タンパク存在量の分散や平均には着目していなかった。実際にシミュレーション研究によって検証したところ、これまでに用いられてきた代表的な欠測値補完手法を適用した後の補完後データでは分散が過小推定されるという分散バイアスが存在することが明らかとなった。分散の過小推定はt検定の偽陽性につながる恐れがあるため、補正が必要となる。このようなバイアスが見過ごされてきた原因の1つに、評価指標の欠如が考えられる。そこで、まずは欠測値補完を評価するための新たな指標を開発した。新たに開発した指標では、分散や平均などデータ点ではなくデータ構造の再現を評価する。さらに、指標の基準に基づいて最適な分散バイアス補正の手法を開発した。この手法はすでに欠測値補完された補完後データの過小分散を補正するものである。

通过使用LC-MS/MS使用蛋白质丰度估计技术，可以对蛋白质组学进行全面的分析。但是，使用LC-MS/MS估计丰度存在许多缺失值的问题。因此，为了应用统计方法，例如差分表达分析，有必要通过将估计值替换为缺失部分来预处理缺失值。到目前为止，已经提出了许多用于完成缺失值的方法，已经进行了模拟研究，以验证哪些方法可作为用于蛋白质组学分析的预处理。但是，这些性能比较研究中使用的索引主要是均方根误差（RMSE），该索引评估了数据点的再现，并且不集中在t检验中使用的每个蛋白质丰度的方差或平均值。实际上，仿真研究的结果表明，在应用到现在已经使用的典型缺失值完成方法之后，存在差异偏差，其中差异被低估了。低估差异可能会导致t检验中的假阳性，因此需要校正。这种偏见被忽略的原因之一是缺乏指标。因此，我们首先开发了一个新的指标来评估缺失值的完成。新开发的指标评估了数据结构的复制，而不是诸如方差和均值之类的数据点。此外，根据索引标准开发了最佳方差偏差校正技术。该技术纠正了已经为缺失值补偿的后完成后数据的不足。