Матем. биология и биоинформ.,
2014, том 9, выпуск 2,страницы 534–542(Mi mbb202)
Математическое моделирование
Моделирование пространственного распределения эффекта нокаута генов, связанных с агрессивностью глиомы низкой степени злокачественности, в тканях мозга человека с помощью методов машинного обучения
Аннотация:
В настоящее время нашли широкое применение экспериментальные методы анализа транскриптомных данных, направленные на изучение особенностей экспрессии генов из различных тканей при воздействии разнообразных факторов внешней среды, а также внутренних факторов, включая полиморфизмы. В частности, существующие методы нокаута и нокдауна генов позволяют моделировать воздействие внешних факторов на экспрессию целевого гена. Имеющиеся в открытом доступе данные по экспрессии генов в различных частях организма и, в частности, в разных областях мозга позволяют построить статистические модели взаимной зависимости уровней экспрессии генов. База данных Allen Brain Atlas, например, содержит уникальные данные по пространственному распределению уровней экспрессии генов в тканях головного мозга человека и мыши. Впервые предложен подход к математическому моделированию пространственного распределения эффекта нокаута генов в тканях мозга человека с помощью методов машинного обучения и данных по экспрессии генов из Allen Brain Atlas. Показано, что нокаут центральных генов генной сети, связанной с агрессивностью глиомы низкой степени злокачественности, оказывает более значительный эффект на экспрессию других генов, по сравнению с генами, расположенными на периферии данной сети. При этом эффект имел выраженную неоднородность по локализации в пространстве.
Ключевые слова:генные сети, мозг, экспрессия генов, микрочипы, база данных Allen Brain Atlas, база данных STRING, глиомы низкой степени злокачественности, пространственное распределение уровня экспрессии генов, методы машинного обучения.
УДК:
577.21:577.29:004.42
Материал поступил в редакцию 27.11.2014, опубликован 18.12.2014