Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

Detección de interferencias de ARN fuera del objetivo mediante análisis de componentes principales

Jakob Müller y Michael W. Pfaffl

Los efectos fuera del objetivo siguen siendo el principal problema en cualquier aplicación de eliminación de genes por RNAi. Al analizar los estudios de pérdida de función en cultivos celulares evaluados mediante mapas de calor y análisis de componentes principales (PCA), nos dimos cuenta de que los gráficos derivados de PCA pueden visualizar claramente los efectos fuera del objetivo. Debido a la inexistencia de efectos fuera del objetivo en nuestro modelo de cultivo celular, creamos un modelo de datos in silico para demostrar cómo se puede utilizar el PCA. Con la modulación in silico presentada, es posible simular el impacto de varios tratamientos en el cambio de la expresión génica. Los efectos conocidos causados ​​por el tratamiento farmacológico o por eliminaciones insertadas se pueden separar claramente de los efectos fuera del objetivo desconocidos. Al crear varios conjuntos de datos de expresión génica aleatorizados, demostramos que el PCA puede asignar un efecto fuera del objetivo de manera más efectiva en comparación con un patrón de regulación génica de mapa de calor.