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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
忒寒碜完成签到,获得积分10
7秒前
11秒前
XU博士完成签到,获得积分10
13秒前
哭泣青烟完成签到 ,获得积分10
14秒前
roundtree完成签到 ,获得积分0
18秒前
等待谷南完成签到,获得积分10
21秒前
Alan完成签到 ,获得积分10
24秒前
xdc完成签到,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
依依完成签到 ,获得积分0
36秒前
MISSIW完成签到,获得积分10
37秒前
HHHAN发布了新的文献求助10
40秒前
胡胡完成签到 ,获得积分10
41秒前
火星上小土豆完成签到 ,获得积分10
51秒前
杰尼龟的鱼完成签到 ,获得积分10
55秒前
安然完成签到 ,获得积分10
56秒前
张希伦完成签到 ,获得积分10
56秒前
任性翠安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
神说完成签到,获得积分0
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Aimee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
徐彬荣完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_8yN60L完成签到,获得积分10
1分钟前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
光亮的自行车完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李东东完成签到 ,获得积分10
1分钟前
王多肉完成签到,获得积分10
1分钟前
Iiiilr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杨幂完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
hellokitty完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小四发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
西瓜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
包容的忆灵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高兴尔冬发布了新的文献求助10
1分钟前
xiang完成签到 ,获得积分0
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022