小さなデータセットでの予測タスクとダークバイオマーカー検出のためのトランスクリプトーム特徴の転写制御ビューの生成

要約

ここでは、トランスクリプトームデータをmqTransビューに変換し、ダークバイオマーカーの同定を可能にするプロトコルを紹介します。これらのバイオマーカーは、従来のトランスクリプトーム解析では発現差が認められませんが、mqTransでは発現差が見られます。このアプローチは、従来の手法を補完する手法として機能し、これまで見過ごされていたバイオマーカーを明らかにします。

要約

トランスクリプトームは、サンプル中の多くの遺伝子の発現レベルを表し、生物学研究や臨床現場で広く使用されています。研究者は通常、サンプルの表現型グループとコントロールグループの間で異なる表現を持つトランスクリプトームバイオマーカーに焦点を当てました。本研究では、参照サンプルの複雑な遺伝子間相互作用を学習するためのマルチタスクグラフアテンションネットワーク(GAT)学習フレームワークを提示しました。実証的参照モデルは、健康なサンプル(HealthModel)で事前にトレーニングされており、独立したテストトランスクリプトームのモデルベースの定量的転写調節(mqTrans)ビューを生成するために直接使用できます。生成されたトランスクリプトームの mqTrans ビューは、予測タスクとダークバイオマーカー検出によって実証されました。「ダークバイオマーカー」という造語は、ダークバイオマーカーはmqTransビューでは差異表現を示すが、元の発現レベルでは差異的発現を示さないという定義に由来しています。ダークバイオマーカーは、発現差がないため、従来のバイオマーカー検出研究では常に見過ごされていました。パイプラインHealthModelPipeのソースコードとマニュアルは、http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php からダウンロードできます。

概要

トランスクリプトームは、サンプル中のすべての遺伝子の発現で構成されており、マイクロアレイやRNA-seq¹などのハイスループット技術によってプロファイリングすることができます。データセット内の1つの遺伝子の発現レベルはトランスクリプトーム特徴と呼ばれ、表現型と対照群の間でトランスクリプトームの特徴が異なって表現されることで、この遺伝子はこの表現型のバイオマーカーとして定義されます^2,3。トランスクリプトームバイオマーカーは、疾患診断⁴、生物学的メカニズム⁵、生存解析^6,7などの研究に広く利用されています。

健康な組織の遺伝子活性パターンは、生命に関する重要な情報を運びます^8,9。これらのパターンは、非常に貴重な洞察を提供し、良性疾患^10,11

プロトコル

注: 次のプロトコルでは、主要なモジュールのインフォマティクス解析手順と Python コマンドの詳細について説明します。 図2 は、このプロトコルで利用されるコマンドの例とともに3つの主要なステップを示しており、技術的な詳細については、以前に公開された作品^26、38 を参照してください。コンピュータシステムの通常のユーザーアカウントで次のプロトコルを実行し、管理者またはrootアカウントの使用を避けてください。これは計算プロトコルであり、生物医学的危険因子はありません。

1. Python環境の準備

1. 仮想環境を作成します。
   1. この研究では、Python プログラミング言語と Python 3.7 を使用した Python 仮想環境 (VE) を使用しました。以下の手順に従います(図3A)。
      conda create -n healthmodel python=3.7
      conda create は、新しい VE を作成するコマンドです。パラメーター -n は、新しい環境の名前 (この場合は healthmodel

ディスカッション

プロトコルのセクション 2 (事前トレーニング済みの HealthModel を使用して mqTrans 特徴を生成する) は、このプロトコル内で最も重要なステップです。セクション 1 で計算作業環境を準備した後、セクション 2 では、事前学習済みの大規模参照モデルに基づいて、トランスクリプトームデータセットの mqTrans ビューを生成します。セクション3は、バイオマーカーの検出と予測タスクのために生?.......

資料

Name	Company	Catalog Number	Comments
Anaconda	Anaconda	version 2020.11	Python programming platform
Computer	N/A	N/A	Any general-purpose computers satisfy the requirement
GPU card	N/A	N/A	Any general-purpose GPU cards with the CUDA computing library
pytorch	Pytorch	version 1.13.1	Software
torch-geometric	Pytorch	version 2.2.0	Software