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PROGENy ||推断通路活性

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生信编程日常
发布2020-11-03 15:52:59
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发布2020-11-03 15:52:59
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文章被收录于专栏:生物信息学、python、R、linux

异常细胞信号会引起癌症等其他疾病,并且是常见的治疗的靶点。常可以通过基因的表达来推断某个信号通路的活性。然而,只考虑基因表达对通路的作用往往忽略了翻译后修饰的作用,并且下游信号代表非常特定的实验条件。在这里,作者提出介绍PROGENy,这是一种通过利用大量公开可用的扰动实验,来克服了这两个局限性的方法。与现有方法不同,PROGENy可以(i)恢复已知驱动基因突变的作用,(ii)提供或改善药物的marker,以及(iii)区分致癌和肿瘤抑制途径,以确保患者生存。

PROGENy可以从基因表达数据中推断14种信号通路(雄激素,雌激素,EGFR,低氧,JAK-STAT,MAPK,NFkB,PI3K,p53,TGFb,TNFa,Trail,VEGF和WNT)的通路活性。默认情况下,途径活动推断是基于相应的途径扰动后前100个响应性最高的基因的基因集,我们将其称为途径的足迹基因。为每个足迹基因分配一个权重,该权重表示对路径扰动进行调节的强度和方向。途径得分是通过表达和足迹基因权重乘积的加权总和计算得出的。 例如:在pbmc单细胞数据中识别通路活性。

文章原文:https://www.nature.com/articles/s41467-017-02391-6 代码实现:https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/progeny/inst/doc/ProgenySingleCell.html

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