基于基因表达变异性的通路富集方法研究

当前的通路富集方法主要是基于基因的表达差异,很少有方法从通路变异性(方差)角度对其富集分析．我们注意到用合适的统计量描述通路的变异性时,在疾病表型下一些通路的变异性有明显的上升或者下降．因此本研究假设：通路变异性程度在不同表型中存在差异．本文设计了14种描述通路变异性的统计量与检验方法,检测不同表型下变异性有差异的通路即富集通路,并将富集结果与文献检索结果进行比较,同时,分析不同芯片预处理方法对数据和结果的影响．研究结果表明：5种预处理方法中,多阵列对数健壮算法(RMA)是数据预处理的最优方法;不同表型下通路的变异性程度存在差异;根据文献检索的通路结果,14种基于变异性的通路富集方法中,以通路中各基因欧氏距离的方差做统计量进行permutation检验(方法11)能有效识别显著通路,其富集结果优于基因集富集分析(GSEA)．综上所述,基于通路变异性的通路富集策略具有可行性,不仅对通路富集分析有一定的理论指导意义,而且为人类疾病研究提供新的视角．