MMBGX：アイソフォームレベルで発現を推定し、全転写産物Affymetrixアレイを使用して微分スプライシングを検出する方法

Affymetrixは最近、各遺伝子の長さに沿ってエクソンを尋問する「エクソン」アレイ全体の変革の遺伝子系 'および「エクソン」アレイを開発しました。これらのアレイの各プローブは、1つの転写標的のみに完全にハイブリダイズすることを目的としていますが、多くのプローブは、同じ遺伝子のゲノムまたは代替アイソフォームの異なる部分に位置する複数の転写産物と一致します。発現を推定するための既存の統計的方法は、これを考慮しないため、膨らんだ推定値を生成する傾向があります。「マルチマッチ」プローブで信号を分解するメソッド、マルチマッピングベイジアン遺伝子発現（MMBGX）を提案します。遺伝子アレイに適用すると、MMBGXは遺伝子レベルの発現推定値の上向きバイアスを除去します。エクソンアレイに適用すると、同じ遺伝子の代替転写産物間のシグナルをさらに分解し、個々のスプライスバリアントの発現推定値を提供できます。シミュレートされたデータと組織混合データセットでのMMBGXのパフォーマンスを実証します。次に、MMBGXが1つの実験条件内で代替アイソフォームの発現を推定し、RT-PCRによる結果を確認できることを示します。最後に、微分スプライシングを検出する方法は、以前に検証された結腸癌データセットで標準のエクソンレベルのアプローチよりも低いエラー率があることを示しています。

Affymetrix has recently developed whole-transcript GeneChips-'Gene' and 'Exon' arrays-which interrogate exons along the length of each gene. Although each probe on these arrays is intended to hybridize perfectly to only one transcriptional target, many probes match multiple transcripts located in different parts of the genome or alternative isoforms of the same gene. Existing statistical methods for estimating expression do not take this into account and are thus prone to producing inflated estimates. We propose a method, Multi-Mapping Bayesian Gene eXpression (MMBGX), which disaggregates the signal at 'multi-match' probes. When applied to Gene arrays, MMBGX removes the upward bias of gene-level expression estimates. When applied to Exon arrays, it can further disaggregate the signal between alternative transcripts of the same gene, providing expression estimates of individual splice variants. We demonstrate the performance of MMBGX on simulated data and a tissue mixture data set. We then show that MMBGX can estimate the expression of alternative isoforms within one experimental condition, confirming our results by RT-PCR. Finally, we show that our method for detecting differential splicing has a lower error rate than standard exon-level approaches on a previously validated colon cancer data set.