Abstract
Fundo
Identificar subtipos de câncer é um componente importante do quadro medicina personalizada. Um número crescente de métodos computacionais foram desenvolvidos para identificar subtipos de cancro. No entanto, os métodos existentes raramente usam informações da rede de transcrição para facilitar a identificação subtipo. É amplamente aceito que as redes de genes reguladores desempenham um papel crucial na compreensão dos mecanismos das doenças. subtipos de câncer diferentes são provavelmente causado por diferentes mecanismos de regulação. Portanto, há grandes oportunidades para o desenvolvimento de métodos que podem utilizar as informações da rede na identificação de subtipos de câncer.
Resultados
Neste trabalho, propomos um método, a fusão da rede semelhança ponderada (WSNF), para utilizar as informações na rede regulamentar complexo miRNA-TF-mRNA em identificar subtipos de câncer. Temos primeiro construir a rede reguladora, onde os nós representam as características, ou seja, o microRNAs (miRNAs), fatores de transcrição (TFS) e RNA mensageiro (mRNA) e as arestas indicam as interações entre as características. As interações são recuperados a partir de vários bancos de dados interatômicas. Em seguida, utilizar a informação de rede e os dados do miARNs, TFs e expressão de mRNAs para calcular o peso das características, representando o nível de importância das características. O peso recurso é, então, integrados em uma abordagem de fusão de rede para agrupar as amostras (pacientes) e, assim, identificar subtipos de câncer. Nós aplicamos o nosso método para o peito carcinoma TCGA invasiva (BRCA) e conjuntos de dados glioblastoma multiforme (GBM). Os resultados experimentais mostram que WSNF desempenho melhor do que os outros métodos computacionais comumente usados, e as informações da rede de regulação miRNA-TF-mRNA contribui para a melhoria do desempenho. O método WSNF identificados com sucesso cinco subtipos de câncer de mama e três subtipos GBM que mostram significativamente diferentes padrões de sobrevivência. Observou-se que os padrões das características em algumas sub-redes miRNA-TF-mRNA expressão variam entre diferentes subtipos identificados. Além disso, análises de enriquecimento via mostram que os melhores vias envolvendo os genes mais diferencialmente expressos em cada um dos subtipos identificados são diferentes. Os resultados iriam fornecer informações valiosas para a compreensão dos mecanismos que caracterizam diferentes subtipos de câncer e ajudar o desenho de terapias de tratamento. Todos os conjuntos de dados e os scripts R para reproduzir os resultados estão disponíveis online no site:. https://nugget.unisa.edu.au/Thuc/cancersubtypes/
Citation: Xu T, Le TD, Liu L , Wang R, Sun B, Li J (2016) Identificar Cancer subtipos de miRNA-TF-mRNA redes reguladoras e dados de expressão. PLoS ONE 11 (4): e0152792. doi: 10.1371 /journal.pone.0152792
editor: Bibekanand Mallick, Instituto Nacional de Tecnologia, Rourkela, Índia