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• 論文
• QUIAGENのアプリのサイト
• Ingenuity(創意工夫) Pathway Analysis
• ４タイプのネットワークアルゴリズムの総合処理(それぞれを簡単に後述)
  • Upstream Regulator Analysis(URA)
  • Mechanistic Network(MN)
  • Downstream Effects Analysis(DEA)
  • Causal Network Analysis(CNA)
• 論文をキュレーションして以下のようなネットワークを作る
  • ノード
    • 遺伝子
    • 化合物
    • タンパク質ファミリー
    • 複合体
    • microRNA
    • 生物学的プロセス
  • エッジ
    • 有向(自身から自身へのエッジはなし)
    • エッジには値を持たせるが、以下の２変数によって表現する
      • 正負・どちらとも言えない、というブーリアン変数
      • [0,1)実数値
    • エッジには、タイプを持たせる
      • ３タイプ(Ｔ(タンパク質・ＤＮＡ結合関係)、Ａ(活性化・抑制化関係)、Ｐ(生物学的プロセスとの関連))
  • Gene-expression data
    • 発現増加・現象をエッジとして表現する
  • Upstream Regulator Analysis(URA)
    • ランダムグラフを帰無分布として、観測グラフの外れの程度を定量するし、その外れの程度に閾値を定めて、「らしいもの」をリストアップする
    • 引き起こしている変化の上流要素が取り出される
    • 上流は「原因」と考える
    • 基本的には、集合演算と組み合わせ演算
  • Mechanistic Networks: Inferring likely causal mechanisms(MN)
    • 複数の「上流」があるときに、それらの相互階層構造を見出すことで、「上流・下流」のグラフ構造が推定できる
    • 集合演算
  • Causal Network Analysis: exhaustive enumeration of possible root causes(CNA)
    • どこが根っこかを列挙で特定する、それが「原因の根っこ」
  • ノード選別・特定の工夫
    • 組み合わせのみで帰無仮説からの逸脱の程度を数値化すると、グラフの構造・要素間の依存関係をうまく取り込めないので、それを考慮するプロセスを入れる〜network-bias-corection
  • Downstream Effects Analysis(DEA)
    • 上流探索の逆