論文の概要: Generation of a Compendium of Transcription Factor Cascades and
Identification of Potential Therapeutic Targets using Graph Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17969v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 15:31:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 19:27:58.689945
- Title: Generation of a Compendium of Transcription Factor Cascades and
Identification of Potential Therapeutic Targets using Graph Machine Learning
- Title（参考訳）: グラフ機械学習を用いた転写因子カスケードの合成と潜在的治療ターゲットの同定
- Authors: Sonish Sivarajkumar, Pratyush Tandale, Ankit Bhardwaj, Kipp W.
Johnson, Anoop Titus, Benjamin S. Glicksberg, Shameer Khader, Kamlesh K.
Yadav, Lakshminarayanan Subramanian
- Abstract要約: 我々は、STRINGデータベースから抽出したデータを用いて、グラフ機械学習を用いてTFカスケードのコンペディションを作成する。
TFカスケード(TF Cascade)は、TFネットワークにおいて相互に制御し、直接経路を形成するTFのシーケンスである。
我々は,62個のTFからなる最も長いカスケードを持つ81,488個のTFカスケードの知識グラフを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9890897477539715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transcription factors (TFs) play a vital role in the regulation of gene
expression thereby making them critical to many cellular processes. In this
study, we used graph machine learning methods to create a compendium of TF
cascades using data extracted from the STRING database. A TF cascade is a
sequence of TFs that regulate each other, forming a directed path in the TF
network. We constructed a knowledge graph of 81,488 unique TF cascades, with
the longest cascade consisting of 62 TFs. Our results highlight the complex and
intricate nature of TF interactions, where multiple TFs work together to
regulate gene expression. We also identified 10 TFs with the highest regulatory
influence based on centrality measurements, providing valuable information for
researchers interested in studying specific TFs. Furthermore, our pathway
enrichment analysis revealed significant enrichment of various pathways and
functional categories, including those involved in cancer and other diseases,
as well as those involved in development, differentiation, and cell signaling.
The enriched pathways identified in this study may have potential as targets
for therapeutic intervention in diseases associated with dysregulation of
transcription factors. We have released the dataset, knowledge graph, and
graphML methods for the TF cascades, and created a website to display the
results, which can be accessed by researchers interested in using this dataset.
Our study provides a valuable resource for understanding the complex network of
interactions between TFs and their regulatory roles in cellular processes.
- Abstract（参考訳）: 転写因子(tfs)は遺伝子発現の調節において重要な役割を果たすため、多くの細胞プロセスにおいて重要な役割を担っている。
本研究では,グラフ機械学習手法を用いて,文字列データベースから抽出したデータを用いてtfカスケードの補完を行う。
tfカスケード(tf cascade)は、tfネットワーク内の有向経路を形成する、相互に制御するtfのシーケンスである。
62個のTFからなる最も長いカスケードを持つ81,488個のTFカスケードの知識グラフを構築した。
その結果,複数のtfが協調して遺伝子発現を調節する,複雑なtf相互作用の性質が浮き彫りになった。
また、集中度測定に基づく規制の影響が最も大きい10個のtfを同定し、特定のtfsの研究に関心のある研究者に貴重な情報を提供した。
さらに, この経路の富化分析により, 癌やその他の疾患に関わるもの, 発生, 分化, 細胞シグナル伝達に関わるものなど, 様々な経路および機能的カテゴリーの著しい富化が認められた。
本研究で同定された濃縮経路は、転写因子の調節不全に関連する疾患に対する治療的介入の標的となる可能性がある。
我々はTFカスケード用のデータセット、知識グラフ、グラフMLメソッドをリリースし、その結果を表示するウェブサイトを作成しました。
本研究は,TF間の相互作用の複雑なネットワークとその細胞プロセスにおける制御的役割を理解するための貴重な資源を提供する。
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