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Testing for pathway (in)activation by using Gaussian graphical models

机译：使用高斯图形模型测试途径（激活）

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Genes work together in sets known as pathways to contribute to cellular processes, such as apoptosis and cell proliferation. Pathway activation, or inactivation, may be reflected in varying partial correlations between the levels of expression of the genes that constitute the pathway. Here we present a method to identify pathway activation status from two-sample studies. By modelling the levels of expression in each group by using a Gaussian graphical model, their partial correlations are proportional, differing by a common multiplier that reflects the activation status. We estimate model parameters by means of penalized maximum likelihood and evaluate the estimation procedure performance in a simulation study. A permutation scheme to test for pathway activation status is proposed. A reanalysis of publicly available data on the hedgehog pathway in normal and cancer prostate tissue shows its activation in the disease group: an indication that this pathway is involved in oncogenesis. Extensive diagnostics employed in the reanalysis complete the methodology proposed.
机译：基因以称为通路的集合协同工作，有助于细胞凋亡，细胞增殖等细胞过程。途径激活或失活可以反映在构成途径的基因的表达水平之间变化的部分相关性中。在这里，我们提出了一种从两个样本的研究中识别途径激活状态的方法。通过使用高斯图形模型对每个组中的表达水平进行建模，它们的部分相关性是成比例的，其差异在于反映激活状态的公共乘数。我们通过惩罚最大似然估计模型参数，并在仿真研究中评估估计程序的性能。提出了一种测试途径激活状态的置换方案。对正常和癌症前列腺组织中刺猬通路的公开数据进行的重新分析显示其在疾病组中的激活：表明该通路与肿瘤发生有关。重新分析中使用的广泛诊断方法完善了所提出的方法。

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