[논문 리뷰] Parenclitic networks' representation of data sets

Massimiliano Zanin, Joaquı́n Medina외 5명|arXiv (Cornell University)|2013. 04. 06.

Gene Regulatory Network Analysis참고 문헌 14인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 비게스트랄 시스템(예: 고립된 생물의학적 검사나 유전자 발현 데이터 집합 등)을 복잡한 네트워크로 모델링하는 데 사용되는 새로운 방법인 페런클리틱 네트워크를 소개한다. 삼투압 스트레스 하에서 재구성된 *Arabidopsis thaliana*의 네트워크에 네트워크 중심성 측정법을 적용하여, 이전에 알려지지 않은 15개의 스트레스 반응 유전자를 특정하였으며, 이들의 기능적 역할은 유도 돌연변이체의 표현형 분석을 통해 실험적으로 검증되었다. 그 결과, 생장 차이가 유의미하게 나타났다.

ABSTRACT

Describing a complex system is in many ways a problem akin to identifying an object, in that it involves defining boundaries, constituent parts and their relationships by the use of grouping laws. Here we propose a novel method which extends the use of complex networks theory to a generalized class of non-Gestaltic systems, taking the form of collections of isolated, possibly heterogeneous, scalars, e.g. sets of biomedical tests. The ability of the method to unveil relevant information is illustrated for the case of gene expression in the response to osmotic stress of {\it Arabidopsis thaliana}. The most important genes turn out to be the nodes with highest centrality in appropriately reconstructed networks. The method allows predicting a set of 15 genes whose relationship with such stress was previously unknown in the literature. The validity of such predictions is demonstrated by means of a target experiment, in which the predicted genes are one by one artificially induced, and the growth of the corresponding phenotypes turns out to feature statistically significant differences when compared to that of the wild-type.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 비게스트랄 시스템(예: 고립된 스칼라 집합 등)을 복잡한 네트워크 이론을 사용하여 일반화된 프레임워크로 표현하는 것.
• 고차원 생물학적 데이터(예: 스트레스 하에서의 유전자 발현 프로파일)에서 숨겨진 관계와 핵심 성분을 식별하는 것.
• *Arabidopsis thaliana*에서 삼투압 스트레스 반응에 관여하는 기존 문헌에 기록되지 않은 새로운 유전자를 예측하는 것.
• 대상 유전자를 정밀하게 유도하고 야생형과 표현형을 비교함으로써 예측된 유자의 기능적 관련성을 실험적으로 검증하는 것.

제안 방법

• 각 데이터 포인트(예: 유전자 발현 값)를 노드로 간주하고, 데이터 포인트 간 유사성 또는 상관관계 측정법을 통해 간선을 정의함으로써 페런클리틱 네트워크를 구축한다.
• 특히 도수 중심성과 중간 중심성을 포함한 중심성 측정법을 사용하여 네트워크 구조를 분석함으로써 생물학적으로 중요한 성분을 나타내는 핵심 노드를 식별한다.
• 데이터의 비게스트랄 성격을 존중하는 일반화된 그룹화 법칙을 사용하여 네트워크를 재구성함으로써, 통합적 통합을 전제로 하는 가정을 피한다.
• 각 유전자의 발현 프로파일을 노드로 간주하여, 삼투압 스트레스 하에서의 시간적 변화 유전자 발현 데이터에 이 방법을 적용한다.
• 높은 중심성 값을 가지는 유전자들을 새로운 스트레스 반응 참여 유전자 후보로 선별한다.
• 예측된 유전자들은 개별적으로 발현을 유도하고, 그 결과로 나타나는 표현형의 생장 차이를 야생형과 비교하여 실험적으로 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 *Arabidopsis thaliana*에서 삼투압 스트레스에 대한 반응으로 네트워크 중심성이 높은 유전자는 무엇이며, 이는 잠재적인 기능적 중요성을 시사하는가?
• RQ2 네트워크 기반 접근법이 삼투압 스트레스 반응에 관여하는 기존에 알려지지 않은 유전자들을 식별할 수 있는가?
• RQ3 예측된 높은 중심성 유전자들의 발현을 실험적으로 유도했을 때, 야생형과 비교해 통계적으로 유의미한 표현형 변화가 나타나는가?
• RQ4 페런클리틱 네트워크 모델은 비게스트랄 데이터에서 생물학적으로 관련성이 있는 관계를 드러내는 데 기존 방법보다 얼마나 뛰어난가?

주요 결과

• 이 방법은 문헌상 삼투압 스트레스와 관련이 없는 것으로 기록되지 않은 15개의 높은 네트워크 중심성 유전자를 성공적으로 특정하였다.
• 이 15개의 유전자들은 유도를 통해 실험적으로 검증되었으며, 야생형 식물과 비교해 통계적으로 유의미한 생장 표현형 차이를 보였다.
• 재구성된 페런클리틱 네트워크에서 중심성이 가장 높은 유전자들은 일관되게 삼투압 스트레스 반응과 연관되어 있었다.
• 유전자 유도 시 관찰된 표현형 차이는 예측된 유자의 기능적 관련성을 확인하였다.
• 이 방법은 페런클리틱 네트워크에서의 네트워크 중심성이 비게스트랄 시스템에서 생물학적 중요성을 신뢰할 수 있는 예측 도구로 기능한다는 점을 입증하였다.
• 결과적으로, 이 접근법은 복잡하고 이질적인 데이터 세트에서 새로운 생물학적 관계를 발견하는 데 있어 페런클리틱 네트워크 프레임워크의 유용성을 검증하였다.