G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01) C12N 15/00 (2006.01) C12N 15/09 (2006.01) C12Q 1/68 (2006.01)
Patent
CA 2391366
A computational method designed to extract information about gene regulatory network from raw gene expression data sets that are comprised of a time course of expression levels is disclosed. At a first step in this method, genes with similar temporal expression profiles are clustered into modules characterizing by distinct expression signatures. These fundamental patterns of gene expression are analyzed using the assumption that temporal profiles are shaped by interactions between genes belonging to different modules. The underlying genetic connectivity is retrieved using an optimization procedure developed in computational neurobiology for extracting information about neural circuitry. The objective is to find an optimal regulatory structure making calculated temporal patterns as close as possible to experimental data. A set of algorithms was used to evaluate statistical significance of putative regulatory connections derived from gene expression patterns. The method was utilized to identify regulatory subnetworks underlying the response of yeast cells to treatment with acid and alkaline conditions. Expression profiles of about 1600 genes that showed a significant change in expression during a time course were analyzed according to the method of the invention. The genes were clustered into 39 distinct modules and statistically significant connections between 16 modules representing most variable genes were identified and mapped to a sub-network of known connections. The results demonstrate that the computational method may be a useful tool both in elucidating of crucial elements of genetic network structure and in predicting novel regulatory connections based on gene expression.
L'invention concerne un procédé de calcul conçu pour extraire des informations relatives à un réseau régulateur de gènes à partir d'ensembles de données d'expression génique brutes comprenant un temps de niveaux d'expression. Dans une première phase dudit procédé, des gènes possédant des profils d'expression temporelle similaires sont regroupés en modules caractérisés par des signatures d'expression distinctes. Des modèles d'expression génique fondamentaux sont analysés à partir de l'hypothèse que des profils temporels sont mis en forme au moyen d'interactions entre des gènes appartenant à différents modules. La connectivité génétique sous-jacente est extraite à l'aide d'une procédure d'optimisation développée en neurobiologie de calcul de façon à extraire des informations relatives au circuit neural. L'objectif de cette invention est de trouver une structure régulatrice optimale rendant les modèles temporels calculés aussi proches que possible de données expérimentales. On a utilisé un ensemble d'algorithmes pour évaluer la signification statistique des connections régulatrices supposées dérivées de modèles d'expression génique. On a utilisé ce procédé pour identifier des sous-réseaux régulateurs expliquant la réponse des cellules de levure à un traitement dans des conditions acides et alcalines. Les profils d'expression d'environ 1600 gènes, ayant montré un changement significatif dans leur expression pendant un temps, ont été analysés en fonction du procédé de cette invention. Les gènes ont été regroupés en 39 modules distincts et des connexions statistiquement significatives entre 16 modules représentant les gènes les plus variables ont été identifiées et mises en correspondance avec un sous-réseau de connexions connues. Le résultat montre que le procédé de calcul peut être utile comme outil permettant à la fois d'expliquer des élément cruciaux d'une structure de réseau génétique et de prédire de nouvelles connexions régulatrices en fonction d'une expression génique.
Biogen Inc.
Gowling Lafleur Henderson Llp
LandOfFree
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