ゲノミクスとプロテオミクスにおけるデータマイニングのジャーナル

概要

主成分分析を用いたRNA干渉オフターゲットスクリーニング

ヤコブ・ミュラー、マイケル・W・ファッフル

オフターゲット効果は、RNAi ノックダウン アプリケーションにおいて依然として大きな問題です。ヒート マップと主成分分析 (PCA) によって評価された細胞培養機能喪失研究をキャスティングすると、PCA から得られたプロットでオフターゲット効果を明確に視覚化できることが分かりました。細胞培養モデルにはオフターゲット効果が存在しないため、PCA をどのように利用できるかを示すために、in silico データ モデルを作成しました。提示された in silico 変調により、さまざまな処理が遺伝子発現の変化に与える影響をシミュレートできます。薬物処理または挿入されたノックダウンによって引き起こされる既知の効果は、未知のオフターゲット効果から明確に区別できます。さまざまなランダム化遺伝子発現データ セットを作成することで、ヒート マップ遺伝子調節パターンと比較して、PCA がオフターゲット効果をより効果的に割り当てることができることを実証しました。