質量分析オミックスデータのためのシングルサンプルエンリッチメント解析
DOI:
https://doi.org/10.51094/jxiv.484キーワード:
シングルサンプルエンリッチメント解析、 欠損値、 メタボロミクス抄録
メタボロミクスやプロテオミクスをはじめとする質量分析を用いたオミックス研究では、全ての代謝物もしくはタンパク質を検出することが難しく、従来のエンリッチメント解析を行う際に、その結果に偏りが生じる可能性がある。この問題を解決するために、本研究ではシングルサンプルエンリッチメント解析を用いた解析方法を提案する。本手法は、検出された化合物とそれ以外の化合物の情報を利用している点が従来とは異なり、全ての化合物を完全に網羅することが難しく欠損値が多い質量分析を用いたオミックスデータに対して特に有用である。
利益相反に関する開示
開示すべきcoiはありませんダウンロード *前日までの集計結果を表示します
引用文献
Draghici S, Khatri P, Martins RP, Ostermeier GC, Krawetz SA, Global function profiling of gene expression. Genomics. 2003, 81: 98-104.
Subramanian A, Tamayo P, Mootha VK, Mukherjee S, Ebert BL, Gillette MA, Paulovich A, Pomeroy SL, Golub TR, Lander ES, Mesirov JP: Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005, 102 (43): 15545-15550.
Hänzelmann, S., Castelo, R. & Guinney, J. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-Seq data. BMC Bioinformatics 14, 7 (2013).
Wieder, C., Lai, R.P.J. & Ebbels, T.M.D. Single sample pathway analysis in metabolomics: performance evaluation and application. BMC Bioinformatics 23, 481 (2022).
Yamamoto, H., Fujimori, T., Sato, H. et al. Statistical hypothesis testing of factor loading in principal component analysis and its application to metabolite set enrichment analysis. BMC Bioinformatics 15, 51 (2014).
B. Shen, et al, Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera, Cell. 182 (2020) 59-72.e15.
ダウンロード
公開済
投稿日時: 2023-08-16 13:13:17 UTC
公開日時: 2023-08-18 00:39:47 UTC — 2023-09-07 01:38:30 UTCに更新
バージョン
- 2023-09-07 01:38:30 UTC(2)
- 2023-08-18 00:39:47 UTC(1)
改版理由
解析結果を追加し、全体を修正したためライセンス
Copyright(c)2023
山本, 博之
この作品は、Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Licenseの下でライセンスされています。