DeepHisCoM: deep learning pathway analysis using hierarchical structural component models

计算生物学 生物途径 信号转导 MAPK/ERK通路 生物 代谢途径 生物信息学 基因 遗传学 基因表达
作者
Chanwoo Park,Boram Kim,Taesung Park
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:23 (5)
标识
DOI:10.1093/bib/bbac171
摘要

Many statistical methods for pathway analysis have been used to identify pathways associated with the disease along with biological factors such as genes and proteins. However, most pathway analysis methods neglect the complex nonlinear relationship between biological factors and pathways. In this study, we propose a Deep-learning pathway analysis using Hierarchical structured CoMponent models (DeepHisCoM) that utilize deep learning to consider a nonlinear complex contribution of biological factors to pathways by constructing a multilayered model which accounts for hierarchical biological structure. Through simulation studies, DeepHisCoM was shown to have a higher power in the nonlinear pathway effect and comparable power for the linear pathway effect when compared to the conventional pathway methods. Application to hepatocellular carcinoma (HCC) omics datasets, including metabolomic, transcriptomic and metagenomic datasets, demonstrated that DeepHisCoM successfully identified three well-known pathways that are highly associated with HCC, such as lysine degradation, valine, leucine and isoleucine biosynthesis and phenylalanine, tyrosine and tryptophan. Application to the coronavirus disease-2019 (COVID-19) single-nucleotide polymorphism (SNP) dataset also showed that DeepHisCoM identified four pathways that are highly associated with the severity of COVID-19, such as mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway, gonadotropin-releasing hormone (GnRH) signaling pathway, hypertrophic cardiomyopathy and dilated cardiomyopathy. Codes are available at https://github.com/chanwoo-park-official/DeepHisCoM.
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