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Using SCOPE to Identify Potential Regulatory Motifs in Coregulated Genes

SCOPE is an ensemble motif finder that uses three component algorithms in parallel to identify potential regulatory motifs by over-representation and ...

Dartmouth College

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&#x901A;&#x8FC7;&#x7ED3;&#x5408;&#x4E0A;&#x6E38;&#x89C4;&#x7BA1;&#x6BCD;&#x9898;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x4FE1;&#x606F;&#x6807;&#x8BC6;&#x5185;&#x7684;&#x591A;&#x53D1;&#x6027;&#x9AA8;&#x9AD3;&#x7624;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#x3002;

Existing clustering approaches for microarray data do not adequately differentiate between subsets of co-expressed genes. We devised a novel approach that integrates expression and sequence data in order to generate functionally coherent and biologically meaningful subclusters of genes. Specifically, the approach clusters co-expressed genes on the basis of similar content and distributions of predicted statistically significant sequence motifs in their upstream regions.

Identifying functional relationships within sets of co-expressed genes by combining upstream regulatory motif analysis and gene expression information.

Des approches de clustering existantes pour les donn&#xE9;es de biopuces ne sont pas suffisamment la distinction entre sous-ensembles de g&#xE8;nes co-exprim&#xE9;es. Nous avons &#xE9;labor&#xE9; une nouvelle approche qui int&#xE8;gre les donn&#xE9;es d&#x26;#39;expression et la s&#xE9;quence afin de g&#xE9;n&#xE9;rer des sous-groupes fonctionnellement coh&#xE9;rentes et biologiquement significative des g&#xE8;nes. G&#xE8;nes sp&#xE9;cifiquement, les grappes approche co-exprim&#xE9;es sur la base d&#x26;#39;un m&#xEA;me contenu et les distributions de la valeur pr&#xE9;dite motifs de s&#xE9;quence statistiquement significatives dans leurs r&#xE9;gions en amont.

Identifier les relations fonctionnelles au sein d&#x26;#39;ensembles de Co sur les g&#xE8;nes en combinant l&#x26;#39;analyse en amont Motif de la r&#xE9;glementation et de l&#x26;#39;information expression des g&#xE8;nes

Vorhandenen Clusterbildung Ans&auml;tze f&uuml;r Microarray Daten angemessen unterscheiden nicht zwischen Teilmengen von co-expressed Genen. Wir entwickelten ein neuartiger Ansatz, der Ausdruck und Sequenzdaten integriert um funktionell koh&auml;rent zu generieren, und biologisch sinnvolle Subclusters Gene. Insbesondere Cluster der Ansatz co-expressed Gene auf der Grundlage &auml;hnlicher Inhalt und Verteilungen der vorhergesagten statistisch signifikante Sequenz Motive in ihren vorgelagerten Regionen.

Identifizieren funktionelle Beziehungen innerhalb der S&auml;tze von co-expressed Gene, durch die Kombination von upstream regulatorischen Motiv-Analyse und Gen-Ausdruck-Informationen.

Attuali approcci per i dati di microarray di clustering non adeguatamente distinguere tra sottoinsiemi di geni espressi. Abbiamo ideato un nuovo approccio che integra i dati di sequenza e di espressione al fine di generare funzionalmente coerente e subclusters biologicamente significativa dei geni. In particolare, l&#39;approccio dei cluster di geni espressi sulla base delle distribuzioni del predetto motivi di sequenza statisticamente significativi nelle loro regioni di a monte e contenuti simili.

Identificando rapporti funzionali all&#39;interno di gruppi di geni espressi combinando informazioni sull&#39;espressione genica e analisi a Monte motivo normativo.

Microarray &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC811;&#xADFC;&#xC744; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130;&#xB9C1; &#xAE30;&#xC874; &#xAD6C;&#xBD84; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC801;&#xC808; &#xD558; &#xAC8C; co-expressed &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xD558;&#xC704; &#xC9D1;&#xD569;. &#xC0DD;&#xC131;&#xD560; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC77C;&#xAD00; &#xB41C; &#xD45C;&#xD604;&#xACFC; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD569; &#xD558;&#xB294; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xD558; &#xACE0; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC758;&#xBBF8; &#xC788;&#xB294; subclusters &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xACE0;&#xC548;. &#xD2B9;&#xD788;, &#xC811;&#xADFC; &#xBE44;&#xC2B7;&#xD55C; &#xCF58;&#xD150;&#xCE20; &#xBC0F; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC5C5;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xB9BC; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC608;&#xCE21; &#xB41C; &#xD1B5;&#xACC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBAA8;&#xD2F0;&#xD504;&#xC758; &#xBC30;&#xD3EC;&#xD310;&#xC744; &#xAE30;&#xC900;&#xC73C;&#xB85C; co-expressed &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130;.

&#xC5C5;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xB9BC; &#xADDC;&#xC81C; &#xBAA8;&#xD2F0;&#xD504; &#xBD84;&#xC11D; &#xBC0F; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC2DD; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xACB0;&#xD569; &#xD558; &#xC5EC; co-expressed &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC9D1;&#xD569; &#xB0B4;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4;.

Viktor Martyanov

Department of Biology

Dartmouth College

Using SCOPE to Identify Potential Regulatory Motifs in Coregulated Genes

Viktor Martyanov

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Dartmouth College

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Department of Biology