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信号通路变化高级分析流程

流程介绍

基因与KEGG PATHWAY关联分析研究一直备受关注,比如基因在通路中的富集分析。通过将基因映射到pathway,可阐述更多的生物学过程。发表在PANS的文献(title:Pathway-based personalized analysis ofcancer)利用Pathifier算法分析基因表达水平对kegg pathway的影响。该方法通过计算正常和肿瘤样本的基因表达值,对每个样本在特定通路的失调程度进行打分,得分结果称之为pathway deregulation score(PDS)。文献结果展示了Pathifier能成功的将gene-level infromation 转换到pathway-level information,有助于基因的下游分析。另外,该方法在低维空间中计算样本在pathway的PDS值,即使移除某些样本,对分析结果影响不大。这?#24471;?#31639;法稳健性和?#34892;?#24615;。目前,实现该算法的R软件包是pathifier,可从biocondcutor下载。

pathifier算法构建dP(P表示某个pathway)维度空间,在该空间中,计算出每个样本的分布。如图1所示,图中不同颜色的点均表示样本(如黑色表示正常样本,绿色表示原发性肿瘤,水红色表示转移性肿瘤),在这个维度空间中得到一个主曲线(又叫principal curve),随后将样本映射到主曲线的不同位置。图A表示正常样本映射到主曲线的?#32423;耍?#32780;原发癌和转移癌映射到主曲线的远端,可以看出正常样本和癌症样本映射到curve位置有差异。根据映射结果,进一步计算每个样本在该pathway的PDS值。最后,根据PDS得分,可分析肿瘤样本在特定通路的变化情况。
                
            图1 肿瘤样本在principal curve上的映射分布(图片来自原文献)

分析流程

         

结果展示

                                                              

 图2 肿瘤样本和正常对照样本在KEGG通路MISMATCH REPAIR中的箱盒图,纵轴表示PDS分值

   图每个样本在KEGG通路的PDS数值表

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