GSVA: анализ вариабельности наборов генов для данных микрочипов и RNA-seq

Предпосылки: Анализ обогащения наборов генов (GSE) представляет собой популярный подход к обобщению информации из профилей экспрессии генов в виде сводных показателей для сигнальных путей или молекулярных сигнатур. Преимуществами этого подхода по сравнению с анализом отдельных генов являются снижение влияния шума и размерности данных, а также более высокая биологическая интерпретируемость. По мере того как эксперименты по молекулярному профилированию выходят за рамки простых исследований «случай—контроль», необходимы надежные и гибкие методы GSE, способные моделировать активность сигнальных путей в высокогетерогенных наборах данных. Результаты: Для решения этой задачи мы представляем анализ вариабельности наборов генов (Gene Set Variation Analysis, GSVA) — метод GSE, оценивающий вариацию активности сигнальных путей в совокупности образцов в неконтролируемом режиме. Мы демонстрируем устойчивость GSVA, сравнивая его с современными методами обогащения на уровне отдельных образцов. Кроме того, мы приводим примеры его применения для анализа дифференциальной активности сигнальных путей и выживаемости. Наконец, мы показываем, что GSVA аналогичным образом работает с данными экспериментов как на микрочипах, так и методом RNA-seq. Выводы: По сравнению с соответствующими методами GSVA обеспечивает более высокую способность выявлять тонкие изменения активности сигнальных путей в совокупности образцов. Хотя методы GSE обычно рассматриваются как конечный этап биоинформатического анализа, GSVA служит отправной точкой для построения биологических моделей, ориентированных на сигнальные пути. Кроме того, GSVA отвечает актуальной потребности в методах GSE, применимых к данным RNA-seq. GSVA представляет собой пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для R, входящий в состав проекта Bioconductor; его можно загрузить по адресу http://www.bioconductor.org.