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筋萎縮性側索硬化症のための マイクロRNAバイオマーカーの探索

Y-h. Taguchi
December 13, 2018

筋萎縮性側索硬化症のための マイクロRNAバイオマーカーの探索

第56回バイオ情報学研究会
http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/bio56.html
12/14 於)岡山大学 発表原稿

Y-h. Taguchi

December 13, 2018
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Transcript

  1. 筋萎縮性側索硬化症のためののための マイクロRNAバイオマーカーの探索 中央大学 田口善弘 國立交通大學統計學研究所 王秀瑛 本研究は以下の論文で刊以下の論文で刊行済の論文で刊行済みですで刊行済みです。刊行済みです。みで刊行済みです。す。 Y.-h. Taguchi and Hsiuying Wang

    Exploring microRNA Biomarker for Amyotrophic Lateral Sclerosis Int. J. Mol. Sci. 2018, 19(5), 1318; https://doi.org/10.3390/ijms19051318
  2. 本論文で刊行済みですは以下の論文で刊責任著者である王教授ので刊行済みです。ある王教授の意向に王教授の意向により、の意向により、理論面により、理論面理論面 を抑えて医学的な抑えて医学的な部えて医学的な部分を医学的な部分を全面にな部分を全面に出部分を全面に出したを抑えて医学的な全面に出した論文構成にした論文で刊行済みです構成になっにな部分を全面に出っ て医学的な部分をいますが、理論面それを抑えて医学的なここで刊行済みです。話してもうけないして医学的な部分をもうけな部分を全面に出いので刊行済みです。、理論面論文で刊行済みですに して医学的な部分をいな部分を全面に出い「裏話」的な話を裏話してもうけない」的な話をします的な部分を全面にな部分を全面に出話してもうけないを抑えて医学的なします。

  3. 筋萎縮性側索硬化症のための(ALS)アイスバケツチアイスバケツチャレンジ

  4. ALS 運動ニューロン病のニューロン病の1つ。の1つ。 重篤な筋肉の萎縮とな部分を全面に出筋肉の萎縮と筋力低の萎縮と筋力低下をきた筋力低下の論文で刊行済を抑えて医学的なきたす神経変性疾患。 知覚機能の障害はない。の障害はない。は以下の論文で刊な部分を全面に出い。 種類: 家族性ALS(familial ALS;fALS) 家系内に患者本人以外に患者である王教授の本人以外にもにもALSを抑えて医学的な発症のためのした血縁者である王教授のがい る王教授の意向に場合、理論面家族性ALSと筋力低下をきたよばれる王教授の意向に。その一部には以下の論文で刊遺伝子異 常が同定されていが同定されている。されて医学的な部分をいる王教授の意向に。ALS全体の2割以下。の2割以下。割以下の論文で刊行済。

    孤発性ALS(sporadic ALS;sALS) fALS以外にものALS。ALSの大部分を全面に出したは以下の論文で刊こっち。 ALSは以下の論文で刊原因、理論面治療法共に不明。に不明。
  5. 目的な部分を全面に:ALSのバイオマーカーを抑えて医学的な探したい 使用データ:データ:GSE52917 血清中の3391 3391microRNA(miRNA)の発現プロファイルプロファイル 6 6 fALS,12 12ALS変異保持者である王教授の,18 18sALS,18 18コントロール

    全56 56サンプル 変異遺伝子:SOD1, PFN1, FUS+C9orf72のリピート数 方法: 主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:いた教師無し学習による変し学習による変数選択による王教授の意向に変数選択
  6. ある王教授の意向に時、理論面突然、理論面PCAが使える王教授の意向にと筋力低下をきた気づいたづいた....。 N 遺伝子 カテゴリクラス 主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無 PC1 サンプル M サンプル N

    × M 行列X (実数値) PC2 PC1 クラス間差異な部分を全面に出し N遺伝子×Mサンプルの遺伝子発現量の遺伝子発現量/遺伝子発現量/プロモーターメプロモーターメチルの遺伝子発現量化/プロモーターメ non-coding RNA発現量の遺伝子発現量/行列があったとするがあったとする。Mサンプルの遺伝子発現量はクク ラス(図では4)に分図では4)に分かではク4)に分かれていると分かれているとすかれているとする。遺伝子を低次元に埋め込低次元に埋め込に分かれていると埋め込め込込 むとクラス間で差がある遺伝で差がある遺伝子ががある遺伝子が外側にはじき出されに分かれているとはクじき出される出されるされる (図では4)に分•)。PC1がクラス間で差がある遺伝差がある遺伝子が異を表現するのでを低次元に埋め込表現するの遺伝子発現量/で。 主成になっ分を全面に出した 得点 主成になっ分を全面に出した負荷量
  7. 人工データによるデデータによる王教授の意向にデモ 人工データによるデデータによる王教授の意向にデモ 10 サンプル 10 サンプル 90 遺伝子 10 遺伝子

    N(0,1/2) N(m,1/2) [N(m,1/2)+N(0,1/2)]/2 +:Top 10 外にもれ値 m=2 つまり、理論面外にもれ値を抑えて医学的な選べば、理論面 2割以下。 クラス間で刊行済みです。差異がある王教授の意向に遺伝 子を抑えて医学的な自動ニューロン病の的な部分を全面にに(教師な部分を全面に出しで刊行済みです。)アイスバケツチ 選択で刊行済みです。きる王教授の意向に 精度 精度:(100 :(100 試行中 試行中) ) 89.5% (m=2) 52.6% (m=1) PC1 PC2 正規分を全面に出した布 μ:平均  ½ :標準偏 差
  8. サンプルで刊行済みです。は以下の論文で刊な部分を全面に出くmiRNAを抑えて医学的な埋め込むようにめ込むようにむようにPCA 主成になっ分を全面に出した負荷量→サンプルサンプル 主成になっ分を全面に出した得点→サンプルmiRNA どっちを抑えて医学的な埋め込むようにめ込むようにむかの違い:い: サンプル埋め込むようにめ込むようにみ: 各miRNAの発現プロファイル量のサンプル平均が0 miRNA埋め込むようにめ込むようにみ: 各サンプルの発現プロファイル量のmiRNA平均が0 この2割以下。つは以下の論文で刊基本的な部分を全面にに全く違い:うもので刊行済みです。あって医学的な部分をも数学的な部分を全面にには以下の論文で刊おかしくな部分を全面に出い。

  9. 行列:3391miRNA×53サンプル →サンプル 3391miRNAを抑えて医学的な埋め込むようにめ込むようにむPCA →サンプル 53個の主成分負荷量の主成になっ分を全面に出した負荷量ベクトルvl(=53次元、理論面53サンプルに対 応)アイスバケツチが得られる王教授の意向に。 →サンプル カテゴリ回帰でで刊行済みです。miRNA選択に使用データ:する王教授の意向に主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な選ぶ δkjは以下の論文で刊j番目のサンプルが第kグループに入っていたら1、って医学的な部分をいたら1、理論面それ以外にも は以下の論文で刊0にな部分を全面に出る王教授の意向に関数 → P値を抑えて医学的な計算、理論面BH基準で刊行済みです。多重比較補正、理論面l=2のみが補正P値<0.05 v

    lj =a l +∑ k=1 4 b lk δkj x ij ∈ℝ3391×53
  10. 第二主成になっ分を全面に出した負荷量v2j 健 常が同定されてい 者である王教授の sALS fALS 変 異 保 持

    者である王教授の 第一主成になっ分を全面に出した得点u1j 第二主成になっ分を全面に出した得点u2j 第二主成になっ分を全面に出した得点u2jにχ二乗分を全面に出した布を抑えて医学的な仮定されている。して医学的な部分をP値を抑えて医学的な計算、理論面BH基準で刊行済みです。 補正して医学的な部分をも0.01以下の論文で刊行済にな部分を全面に出る王教授の意向にmiRNAを抑えて医学的な選択→サンプル67miRNA(右上図◦)アイスバケツチ
  11. 得られた67miRNAで刊行済みです。4群の線形判別を群の線形判別をしの線形判別をしたい。しかを抑えて医学的なしたい。しかし、理論面このままで刊行済みです。 は以下の論文で刊サンプル数<変数な部分を全面に出ので刊行済みです。必ず判別できてしず判別できてしま判別をしたい。しかで刊行済みです。きて医学的な部分をしまい、理論面無し学習による変意味。変数の 数を抑えて医学的な減らしたい。らしたい。 →サンプル67miRNA×53サンプルの行列を抑えて医学的なmiRNAを抑えて医学的な埋め込むようにめ込むようにむようにPCA →サンプル得られた主成になっ分を全面に出した負荷量(53次元)アイスバケツチを抑えて医学的なカテゴリ回帰でして医学的な部分を、理論面P値を抑えて医学的な計 算、理論面BH基準で刊行済みです。補正して医学的な部分を0.05以下の論文で刊行済の主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な選んだ。 → l=1,2,3,8 ⬇ l=1,2,3,8を抑えて医学的な使った線形判別をしたい。しか (LOOCV)

  12. 論文で刊行済みですには以下の論文で刊ここまで刊行済みです。しか書いてないけどいて医学的な部分をな部分を全面に出いけど 今日は裏話しますは以下の論文で刊裏話してもうけないします

  13. ありがちな部分を全面に出疑問: 「裏話」的な話をわざわざPCAして医学的な部分を主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な計算して医学的な部分を、理論面カテゴリ回帰でして医学的な部分を 主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な選んで刊行済みです。対応する王教授の意向に主成になっ分を全面に出した得点を抑えて医学的な使って医学的な部分をmiRNAを抑えて医学的な 選んで刊行済みです。る王教授の意向にけど、理論面それって医学的な部分を最初っからカテゴリっからカテゴリ回帰でを抑えて医学的なmiRNA発現プロファイル量 に直接当てはめてて医学的な部分をは以下の論文で刊めて医学的な部分をmiRNA選べばおな部分を全面に出じじゃね?」的な話をします やってみた....。 x ij =a i

    +∑ k =1 4 b ik δij P値を抑えて医学的な計算、理論面BH基準で刊行済みです。多重比較補正。0.01以下の論文で刊行済の90miRNAを抑えて医学的な 選んだ。
  14. カテゴリ回帰で固有 (68miRNA)アイスバケツチ 共に不明。通(2割以下。2割以下。miRNA)アイスバケツチ PCA固有 (4群の線形判別を5miRNA)アイスバケツチ

  15. 得られた90miRNAで刊行済みです。4群の線形判別を群の線形判別をしの線形判別をしたい。しかを抑えて医学的なしたい。しかし、理論面このままで刊行済みです。 は以下の論文で刊サンプル数<変数な部分を全面に出ので刊行済みです。必ず判別できてしず判別できてしま判別をしたい。しかで刊行済みです。きて医学的な部分をしまい、理論面無し学習による変意味。変数の 数を抑えて医学的な減らしたい。らしたい。 →サンプル90miRNA×53サンプルの行列を抑えて医学的なmiRNAを抑えて医学的な埋め込むようにめ込むようにむようにPCA →サンプル得られた主成になっ分を全面に出した負荷量(53次元)アイスバケツチを抑えて医学的なカテゴリ回帰でして医学的な部分を、理論面P値を抑えて医学的な計 算、理論面BH基準で刊行済みです。補正して医学的な部分を0.05以下の論文で刊行済の主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な選んだ。 → l=1,2,5,8 ⬇ l=1,2,5,8を抑えて医学的な使った線形判別をしたい。しか (LOOCV)

  16. 90miRNA 共に不明。通22miRNA 67miRNA l=1,2,5,8 l=1,2,3,8  わかったこと筋力低下をきた 選ばれる王教授の意向にmiRNAは以下の論文で刊結構違い:う しかし、理論面選ばれたmiRNAだけ で刊行済みです。PCAして医学的な部分を主成になっ分を全面に出した負荷量を抑えて医学的な 求め、4群で差がめ、理論面4群の線形判別を群の線形判別をしで刊行済みです。差がある王教授の意向にものを抑えて医学的な

    カテゴリ回帰でで刊行済みです。選ぶと筋力低下をきた同じ 数、理論面4群の線形判別を成になっ分を全面に出したが選ばれ、理論面4群の線形判別をつ中3 つは以下の論文で刊共に不明。通のものが選ばれる王教授の意向に。 共に不明。通に選ばれた1,2割以下。,8成になっ分を全面に出した は以下の論文で刊よく似ているて医学的な部分をいる王教授の意向に 判別をしたい。しか能の障害はない。も似ているて医学的な部分をいる王教授の意向にがsALSだ けは以下の論文で刊カテゴリ回帰でが明らかに 悪い。い。
  17. 主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:いた教師な部分を全面に出し学習による変数選択による王教授の意向に変数選択 sALS 2 1 7 8 P=0.042 (χ二乗検定されている。)アイスバケツチ カテゴリ回帰で sALS

    5 0 8 5 P=0.062 (χ二乗検定されている。)アイスバケツチ →サンプル「裏話」的な話を4群の線形判別を群の線形判別をしに均等分を全面に出した布」的な話をしますの帰で無し学習による変仮説をを抑えて医学的なP<0.05で刊行済みです。棄却できるで刊行済みです。きる王教授の意向に のは以下の論文で刊PCAの方だけ(P<0.05に特別をしたい。しかな部分を全面に出意味がある王教授の意向にかと筋力低下をきたいう と筋力低下をきたまた別をしたい。しかで刊行済みです。は以下の論文で刊ありますが)アイスバケツチな部分を全面に出ので刊行済みです。カテゴリ回帰でについて医学的な部分をは以下の論文で刊 sALSの判別をしたい。しかは以下の論文で刊全くで刊行済みです。きて医学的な部分をな部分を全面に出い、理論面と筋力低下をきたも言える。える王教授の意向に。
  18. な部分を全面に出ぜ、理論面sALSの判別をしたい。しかは以下の論文で刊カテゴリ回帰でが悪い。いのか? 論文で刊行済みです出した論文構成に版後、理論面別をしたい。しかの論文で刊行済みですが出した論文構成にた。 Liguori, M. el al • Dysregulation of MicroRNAs

    and Target Genes Networks in Peripheral Blood of Patients With Sporadic Amyotrophic Lateral Sclerosis, Frontiers in Molecular Neuroscience, Vol. 11, p. 288 (online), DOI:10.3389/fnmol.2018.00288 (2018). sALS血液中で刊行済みです。下の論文で刊行済がって医学的な部分をいる王教授の意向に38miRNAを抑えて医学的な同定されている。。うち、理論面14群の線形判別を個の主成分負荷量 がカテゴリ回帰で、理論面または以下の論文で刊、理論面主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:いた教師な部分を全面に出し学 習による変数選択で刊行済みです。選ばれたが、理論面うち10個の主成分負荷量は以下の論文で刊主成になっ分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:いた教師な部分を全面に出し 学習による変数選択で刊行済みです。しか選ばれて医学的な部分をいな部分を全面に出かった。 →サンプルこれで刊行済みです。は以下の論文で刊sALSの判別をしたい。しかがうまく行くわけは以下の論文で刊な部分を全面に出い。
  19. これを抑えて医学的な回避するにはする王教授の意向にには以下の論文で刊Liguoriらがやったように「裏話」的な話をsALSと筋力低下をきた健常が同定されてい者である王教授ので刊行済みです。差 がある王教授の意向にものは以下の論文で刊?」的な話をしますと筋力低下をきたいう問を抑えて医学的な発する王教授の意向にしかな部分を全面に出い。だが、理論面多群の線形判別をし比較の場 合、理論面特定されている。のペアだけを抑えて医学的な特別をしたい。しか扱いするのは禁忌いする王教授の意向にのは以下の論文で刊禁忌である。やるなで刊行済みです。ある王教授の意向に。やる王教授の意向にな部分を全面に出ら4群の線形判別を個の主成分負荷量 からつくれる王教授の意向にすべて医学的な部分をのペア6個の主成分負荷量で刊行済みです。比較しな部分を全面に出いと筋力低下をきたいけな部分を全面に出い。その場 合、理論面比較回数が増えて多重比較補えて医学的な部分を多重比較補正が強まって選択されまって医学的な部分を選択される王教授の意向に miRNAの数が減らしたい。る王教授の意向にし、理論面な部分を全面に出により、理論面6回の比較で刊行済みです。同じものが選ばれる王教授の意向に と筋力低下をきたは以下の論文で刊限らないので、あらな部分を全面に出いので刊行済みです。、理論面あと筋力低下をきたで刊行済みです。どうまと筋力低下をきためる王教授の意向にかと筋力低下をきたいう恣意性が生じてしまじて医学的な部分をしま う。カテゴリ回帰でを抑えて医学的な使う限らないので、あり、理論面この問題からは自由ではからは以下の論文で刊自由ではない。で刊行済みです。は以下の論文で刊な部分を全面に出い。 結局、理論面(sALSは以下の論文で刊一群の線形判別をしで刊行済みです。ある王教授の意向にと筋力低下をきたいう)アイスバケツチ「裏話」的な話を教師」的な話をしますが良くない。教師とくな部分を全面に出い。教師と筋力低下をきた言える。う けど、理論面ラベルを抑えて医学的なつけたのは以下の論文で刊人間で刊行済みです。ある王教授の意向に。だから、理論面教師あり学習による変数選択は以下の論文で刊主

    観学習による変数選択(=主観を抑えて医学的などう再現プロファイルする王教授の意向にか)アイスバケツチにな部分を全面に出って医学的な部分をしまう。主観が現プロファイル実と筋力低下をきたず判別できてしま れて医学的な部分をいる王教授の意向に場合には以下の論文で刊、理論面今回の様に、結果が歪むに、理論面結果が歪む可能性がが歪む可能性があるむ可能の障害はない。性がある王教授の意向に。人間 がつけらラベルを抑えて医学的な「裏話」的な話を教師」的な話をしますと筋力低下をきたして医学的な部分を学習による変数選択を抑えて医学的な行うのは以下の論文で刊いい加減らしたい。、理論面止めためた 方がいいので刊行済みです。は以下の論文で刊な部分を全面に出いか。もっと筋力低下をきたデータ=自然現プロファイル象から出発した学から出した論文構成に発した学 習による変数選択(=教師な部分を全面に出し学習による変数選択)アイスバケツチを抑えて医学的な重視すべき。すべき。 (と筋力低下をきたいうような部分を全面に出こと筋力低下をきたを抑えて医学的ないつも言える。って医学的な部分をいる王教授の意向にけどな部分を全面に出かな部分を全面に出か共に不明。感されない)されな部分を全面に出い)アイスバケツチ
  20. まと筋力低下をきため 血清miRNAを抑えて医学的な用データ:いて医学的な部分をALSのバイオマーカーを抑えて医学的な4群の線形判別を群の線形判別をし(健常が同定されてい者である王教授の、理論面変異保 持者である王教授の、理論面fALS,sALS)アイスバケツチに対して医学的な部分を行った。 カテゴリ回帰でと筋力低下をきた主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:いた教師な部分を全面に出し学習による変数選択による王教授の意向に変数選択 で刊行済みです。miRNAを抑えて医学的な選択し、理論面選択したmiRNAの発現プロファイル量を抑えて医学的なPCAして医学的な部分を主成になっ分を全面に出した負 荷量を抑えて医学的なサンプルに紐付け、4群で差がけ、理論面4群の線形判別を群の線形判別をしで刊行済みです。差がある王教授の意向に負荷量を抑えて医学的な4群の線形判別を成になっ分を全面に出した選んで刊行済みです。4群の線形判別を 群の線形判別をしの線形判別をしたい。しかを抑えて医学的な行った。 パフォーマンスは以下の論文で刊ほぼ同じであったが同じで刊行済みです。あったが、理論面sALSについて医学的な部分をだけは以下の論文で刊カテゴ リ回帰でがひどく劣っていた。またって医学的な部分をいた。また、理論面カテゴリ回帰でと筋力低下をきた主成になっ分を全面に出した分を全面に出した析を用いた教師無を抑えて医学的な用データ:い た教師な部分を全面に出し学習による変数選択による王教授の意向に変数選択で刊行済みです。選ばれたmiRNAは以下の論文で刊それぞれの半

    数以下の論文で刊行済しか共に不明。通して医学的な部分をいな部分を全面に出かった。 後発研究と筋力低下をきたの比較により、理論面カテゴリ回帰では以下の論文で刊sALSで刊行済みです。有意に下の論文で刊行済がって医学的な部分を いる王教授の意向にmiRNAを抑えて医学的な取りこぼしているりこぼ同じであったがして医学的な部分をいる王教授の意向にこと筋力低下をきたが明らかにな部分を全面に出った。