Ein Ensemble der iCluster-Methode zur Analyse von longitudinalen lncRNA-Expressionsdaten für Psoriasis-Patienten

Hintergrund:

Psoriasis ist eine immunvermittelte entzündliche Erkrankung der Haut mit chronischer Entzündung und Hyperproliferation der Epidermis. Da Psoriasis genetische Komponenten aufweist und das erkrankte Gewebe der Psoriasis sehr leicht zugänglich ist, ist es naheliegend, Hochdurchsatztechnologien zur Charakterisierung der Psoriasis zu verwenden und somit gezielte Therapien zu suchen. Transkriptionsprofile ändern sich nach einem Eingriff entsprechend. Im Gegensatz zu Querschnitts-Genexpressionsdaten können longitudinale Genexpressionsdaten die dynamischen Änderungen erfassen und somit die kausale Inferenz erleichtern.

Methoden:

Unter Verwendung der iCluster-Methode als Baustein wurde eine Ensemble-Methode vorgeschlagen und auf einen longitudinalen Genexpressionsdatensatz für Psoriasis angewendet, mit dem Ziel, wichtige lncRNAs zu identifizieren, die die Responder von den Non-Respondern zu zwei Immunbehandlungen der Psoriasis unterscheiden können.

Ergebnisse:

Unter Verwendung von Support-Vektor-Maschinenmodellen wurde die ausgelassene Vorhersagegenauigkeit der von diesem Ensemble identifizierten 20-lncRNA-Signatur auf 80% geschätzt, was mehrere konkurrierende Methoden übertrifft. Darüber hinaus wurde eine Pathway-Anreicherungsanalyse an den Ziel-mRNAs der identifizierten lncRNAs durchgeführt. Von den angereicherten GO-Begriffen oder KEGG-Pfaden sind Proteasom- und Protein-Deubiquitinierung enthalten. Das Ubiquitinierungs-Proteasom-System wird als Schlüsselakteur bei Psoriasis angesehen, und ein Proteasom-Inhibitor zur Bekämpfung des Ubiquitinierungsweges verspricht die Behandlung von Psoriasis.

Schlussfolgerungen:

Eine integrative Methode wie iCluster für die Integration mehrerer Daten kann direkt zur Analyse von longitudinalen Genexpressionsdaten verwendet werden, was vielversprechendere Optionen für die longitudinale Big-Data-Analyse bietet. Eine umfassende Bewertung und Validierung der resultierenden 20-lncRNA-Signatur ist äußerst wünschenswert.

Schlüsselwörter:

Integratives Clustering (iCluster); Lange nichtkodierende RNAs (lncRNAs); Längsschnittdaten; Schuppenflechte.

Dies ist ein automatisch übersetzter Artikel. Er kann nur einer groben Orientierung dienen. Das Original gibt es hier: psoriasis

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