CorExplorer matematiksel interaktif görselleştirmeler kullanarak ilkeli bir şekilde tümör ilişkili gen ekspresyonu faktörleri bulur, biyolojik keşif için klinik ve veritabanı bilgileri. CorEx, yüksek boyutlu verilerdeki kümeleri bulmak için nispeten az örnek gerektiren bir şekilde bilgi maksimizasyonu gerçekleştirir. Ürettiği gizli faktörlerin hiyerarşisi biyolojik anlayışı kolaylaştırır.
Bu yöntem zaten kanser biyolojisi uygulandığında ilginç kanıtlamıştır. Bilgi teoretik temelleri birçok değişkenve ilişkileri hakkında çok az ön bilgi ile herhangi bir sistem için geçerli olun. CorExplorer ana sayfasına yönlendirerek başlayın.
Hızlı Bağlantılar altında, ilgi kanser verileri üzerinde eğitilmiş CorEx faktör grafiğinin bir özetini görmek için artı genişlet düğmesine tıklayın. Örneğin, burada, TCGA yumurtalık kanseri verileri için faktör grafikleri gösterilmiştir. Faktör grafiklerini inceledikten sonra, akciğer kanseri RNA dizilimi için CorExplorer sayfasına erişmek için akciğer TCGA-LUAD'ı tıklatın ve ilgi çekici bir gen için CorEx faktör grafiğini keşfetmek için CorExplorer Factor Graph penceresini kullanın.
Fare imlecini faktör grafiği ekran penceresi üzerinde hareket ettirirken, her faktördeki en önemli genler ve farklı katmanlarda düğümler arasındaki bağlantılar gibi grafiğin ayrıntılarını görüntülemek için fare izleme dörtgenini kullanarak faktör grafiğine yakınlaştırın. Hedef geni bulmak için Gen menüsünü tıklatın ve açılan listede seçmek için gen adını yazın. Görünümü, ilgi geninin en güçlü şekilde ilişkili olduğu faktöre yakınlaştırmak için klavyede İade tuşuna basın.
Fareyi grafik ekranının üzerine yeniden konumlandırın ve düğümün düzeyini ve en yakından ilişkili gen faktörüne komşu olan ilişkili etkenlerini görmek için uzaklaştırmak için kaydırın. Yalnızca min Bağlantı Ağırlığı kaydırıcısında belirtilen eşikten daha büyük bir ağırlıkla genlerin gösterildiğini unutmayın. Faktörle ilişkili tüm genleri görüntülemek için uygun düğüme tıklayın ve açılan pencerede Ek Genleri Yükle'yi seçin.
Done göründüğünde açılan pencereyi kapatın. Üstbilgi bölümünde, genlerin ağırlık sırasına göre görünmesi için min Bağlantı Ağırlığı değiştiriciyi 0,05'e tıklatın ve sürükleyin. Biyolojik işlevli ilişkilendirmeleri tanımlamak için, Ek Açıklama penceresinde yanlış bulma oranı sıralamasını yerine yanlış bulma hızı yerine faktör sayısına göre sıralamak için yanlış bulma oranı sıralamasını kaldırın.
Faktörün zenginleştirme ek açıklamalarını ortaya çıkarmak için Ek Açıklama penceresi açılır menüsünde ilgi faktörünü seçmek için kaydırın ve tıklatın. Ardından, ilişkili genleri grafik ekranında sarı renkte vurgulandığı şekilde görüntülemek için bir zenginleştirme faktörüne tıklayın. Farklı GO terimleri olarak kaybolan veya görünen faktörlerin, seçili ek açıklamalı genler için zenginleştirilmiş olup olmadıklarına göre seçildiğini unutmayın.
İlgi çekici filtre faktörleri için, hayatta kalma ve küme kalitesini kullanarak, Dataset açılır menüden TCGA yumurtalık kanseri RNA sıralaması için CorExplorer sayfasına gitmek için TCGA_OVCA seçin. Survival penceresinden en büyük sağkalım diferansiyel ine sahip faktörü not edin ve Faktör açılır menüsünden Faktör Grafiği penceresindeki bu faktörü seçin. Bağlantı Ağırlığı kaydırıcısını tıklayın ve 0,5'e sürükleyin ve faktördeki gen sayısını not edin.
Survival penceresindeki faktörlerin listesini genişletin ve ilişkili hayatta kalma eğrilerini görüntülemek için Survival penceresi açılır penceresindeki bir sonraki en iyi etkene tıklayın. Önemli GO ve Kegg ek açıklamaları gösterilecek. Bu faktördeki genlerin biyolojik rolünü daha iyi anlamak için, Faktör Grafiği penceresinin üst kısmındaki Faktör katmanını seçin ve tüm kümeyi ve ilişkili faktörleri ortaya çıkarmak için uzaklaştırırken fareyi pencerenin üzerinde hareket ettirin.
Küme düğümüne bağlı faktörlerin göreli önemini anlamak için Survival penceresinde p-val tarafından sıralamayı kaldırın ve bunları görüntülemek için art arda faktör sayılarının her birine tıklayın, bir hayatta kalma ilişkisi gösteren faktörlere dikkat edin. Pencere Ekle menüsünde PPI'yı seçin ve ekran alanına ÜFE grafiği penceresi eklemek için Ekle'yi tıklatın. ÜFE grafik penceresinde önemli olan protein-protein etkileşimlerini görüntülemek için bir faktör katmanı seçin.
STRINGdb çevrimiçi veritabanına bağlanmak için StringDB bağlantısında Görünüm'e tıklayın ve Devam'ı tıklatın. Ardından ÜFE ağ genleri için çevrimiçi GO analizi ni elde etmek için Anaylsis sekmesini açın. Üst hücresel bileşen görüntülenir.
CorExplorer sekmesine ve ÜFE penceresine dönün ve başka bir faktör seçin. StringDB bağlantısında görünüm'e yeniden tıklayın. Farklı bir üst hücresel bileşen görüntülenir.
Ardından, ÜFE penceresinde, STRING veritabanı çözümlemesi için başka bir faktör seçin. Tümör türleri arasındaki gen ekspresyonu varyasyonu ortak noktalarını ve farklılıklarını bulmak için ön sayfaya dönmek için CorExplorer başlığına tıklayın ve CorExplorer sitesindeki tüm veri kümelerinin aranmasına izin veren bir sayfaya erişmek için Ara'yı tıklatın. Gen Arama kutusuna ilgi alanı gen adını girin ve Ara'yı tıklatın.
Örneğin, gösterildiği gibi FLT1 nispeten yüksek ağırlık ve birden fazla farklı faktör ile bulunur. Akciğer kanseri dataset BRCA1 geni için arama en güçlü CorEx faktör 26 ile ilişkili olduğu gen ortaya koymaktadır. Bu faktör için GO terimi zenginleştirme son derece yüksektir, DNA onarımı sadece bir kez 10 negatif 19 yanlış bir keşif oranı sergileyen ile.
Seçim aynı zamanda ikinci düzey küme L2_8 çocuklar olarak altı yakından ilişkili faktörlere sahip dikkat çekiyor. DNA onarım protein-protein etkileşim ağı güçlü bir şekilde bağlı, daha fazla faktör 26 genlerin sıkıca bağlı işlevselliğini destekleyen. İlişkili sağkalım grafikleri daha büyük bir veri kümesinde onaylanması gereken hasta sağkalım ile olası bir ilişki göstermektedir.
Sağkalım değerlendirmesi ile başlayarak belirli gen ekspresyonu grupları ile ilişkili olarak geliştirilmiş bir sağkalım ile ilişkili faktörlerin diseksiyon izin verebilir. Sırayla her faktör için bir Protein-Protein Etkileşim penceresi ekleyerek hayatta kalma ile ilişkileri için olası açıklamaların belirlenmesini kolaylaştırır. Gen ekspresyonu deseninin biyolojik yorumları desteklemek için yeterli kalitede olduğunu doğrulamak için her bir faktör için ısı haritalarını kontrol etmek önemlidir.
Gen ekspresyonu desenlerinde güçlü ve net değişimler gösteren ısı haritaları, yüksekten düşüke veya daha karmaşık desenlere kadar, faktör genlerinin koordineli ifadesini gösterebilir ve bazı genler yüksek ekspresyonlu diğer genlerle ilişkili düşük ekspresyonaya sahip olabilir. Bu prosedürün kapsamlı amacı potansiyel tümörözgü tedavileri belirlemek için CorExplorer faktörlerüzerine örnek tümör bir haritalama kişiselleştirilmiş bir tedavi ayarlamaktır.
