Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện các gen tuần hoàn từ các biểu hiện gen được lấy mẫu không đồng đều: Nghiên cứu so sánh
Tóm tắt
Các phép đo biểu hiện gen bằng microarray theo chuỗi thời gian đã được sử dụng để phát hiện các gen liên quan đến chu kỳ tế bào. Do các ràng buộc trong thực nghiệm, hầu hết các quan sát từ microarray được thu thập thông qua việc lấy mẫu không đều. Trong bài báo này, ba phương pháp phân tích phổ phổ biến, cụ thể là Lomb-Scargle, Capon và ước lượng biên độ và pha cho dữ liệu thiếu (MAPES) được so sánh về khả năng và hiệu quả trong việc phục hồi các gen biểu hiện tuần hoàn. Dựa trên các thí nghiệm in silico cho các phép đo microarray của Saccharomyces cerevisiae, Lomb-Scargle được phát hiện là phương pháp hiệu quả nhất. 149 gen được xác định là biểu hiện tuần hoàn trong tập dữ liệu Drosophila melanogaster.
Từ khóa
#chuỗi thời gian #microarray #biểu hiện gen #Lomb-Scargle #Capon #ước lượng biên độ và pha #gen tuần hoànTài liệu tham khảo
Spellman PT, Sherlock G, Zhang MQ, et al.: Comprehensive identification of cell cycle-regulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae by microarray hybridization. Molecular Biology of the Cell 1998,9(12):3273-3297.
Whitfield ML, Sherlock G, Saldanha AJ, et al.: Identification of genes periodically expressed in the human cell cycle and their expression in tumors. Molecular Biology of the Cell 2002,13(6):1977-2000. 10.1091/mbc.02-02-0030.
Arbeitman MN, Furlong EEM, Imam F, et al.: Gene expression during the life cycle of Drosophila melanogaster . Science 2002,297(5590):2270-2275. 10.1126/science.1072152
Giurcaneanu CD: Stochastic complexity for the detection of periodically expressed genes. Proceedings of IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics (GENSIPS '07), Tuusula, Finland, June 2007 1-4.
Ahdesmäki M, Lähdesmäki H, Pearson R, Huttunen H, Yli-Harja O: Robust detection of periodic time series measured from biological systems. BMC Bioinformatics 2005, 6, article 117: 1-18.
Luan Y, Li H: Model-based methods for identifying periodically expressed genes based on time course microarray gene expression data. Bioinformatics 2004,20(3):332-339. 10.1093/bioinformatics/btg413
Lu X, Zhang W, Qin ZS, Kwast KE, Liu JS: Statistical resynchronization and Bayesian detection of periodically expressed genes. Nucleic Acids Research 2004,32(2):447-455. 10.1093/nar/gkh205
Wichert S, Fonkianos K, Strimmer K: Identifying periodically expressed trascripts in microarry time series data. Bioinformatics 2004,20(1):5-20. 10.1093/bioinformatics/btg364
Bowles T, Jakobsson A, Chambers J: Detection of cell-cyclic elements in mis-sampled gene expression data using a robust Capon estimator. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP '04), Montreal, Canada, May 2004 5: 417-420.
de Lichtenberg U, Jensen LJ, Fausbøll A, Jensen TS, Bork P, Brunak S: Comparison of computational methods for the identification of cell cycle-regulated genes. Bioinformatics 2005,21(7):1164-1171. 10.1093/bioinformatics/bti093
Stoica P, Moses RL: Introduction to Spectral Analysis. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA; 1997.
Lomb NR: Least-squares frequency analysis of unequally spaced data. Astrophysics and Space Science 1976,39(2):447-462. 10.1007/BF00648343
Scargle JD: Studies in astronomical time series analysis—II: statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data. The Astrophysics Journal 1982, 263: 835-853.
Glynn EF, Chen J, Mushegian AR: Detecting periodic patterns in unevenly spaced gene expression time series using Lomb-Scargle periodograms. Bioinformatics 2006,22(3):310-316. 10.1093/bioinformatics/bti789
Schwarzenberg-Czerny A: On the advantage of using analysis of variance for period search. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 1989, 241: 153-165.
Ahdesmäki M, Lähdesmäki H, Gracey A, Shmulevich I, Yli-Harja O: Robust regression for periodicity detection in non-uniformly sampled time-course gene expression data. BMC Bioinformatics 2007, 8, article 233: 1-16.
Stoica P, Sandgren N: Spectral analysis of irregularly-sampled data: paralleling the regularly-sampled data approaches. Digital Signal Processing 2006,16(6):712-734. 10.1016/j.dsp.2006.08.012
Wang Y, Stoica P, Li J, Marzetta TL: Nonparametric spectral analysis with missing data via the EM algorithm. Digital Signal Processing 2005,15(2):191-206. 10.1016/j.dsp.2004.10.004
"Supplementary Materials", prepared in Microsoft Excel[http://www.ee.tamu.edu/~wtzhao/Research.html]
Eyer L, Bartholdi P: Variable stars: which Nyquist frequency? Astronomy and Astrophysics Supplement Series 1999,135(1):1-3. 10.1051/aas:1999102
Fan J, Yao Q: Nonlinear Time series: Nonparametric and Parametric Methods. Springer, New York, NY, USA; 2003.
Fisher RA: Tests of significance in harmonic analysis. Proceedings of the Royal Society of London. Series A 1929,125(796):54-59. 10.1098/rspa.1929.0151
Brockwell PJ, Davis RA: Time Series Theory and Methods. 2nd edition. Springer, New York, NY, USA; 1987.
Ahdesmaki M, Lahdesmaki H, Yli-Harja O: Roubust Fisher's test for peridocity detection in noisy biological time series. Proceedings of IEEE international Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics (GENSIPS '07), Tuusula, Finland, June 2007
Storey JD: A direct approach to false discovery rates. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 2002,64(3):479-498. 10.1111/1467-9868.00346
Storey JD:The positive false discovery rate: a Bayesian interpretation and the -value. Annals of Statistics 2003,31(6):2013-2035. 10.1214/aos/1074290335
de Lichtenberg U, Wernersson R, Jensen TS, et al.: New weakly expressed cell cycle-regulated genes in yeast. Yeast 2005,22(15):1191-1201. 10.1002/yea.1302
Reiter LT, Potocki L, Chien S, Gribskov M, Bier E: A systematic analysis of human disease-associated gene sequences in Drosophila melanogaster . Genome Research 2001,11(6):1114-1125. 10.1101/gr.169101
Cooper S: Rethinking synchronization of mammalian cells for cell cycle analysis. Cellular and Molecular Life Sciences 2003,60(6):1099-1106.