ランクランクの高幾何オーバーラップ：遺伝子発現署名間の統計的に有意なオーバーラップの識別

独立したハイスループット遺伝子発現実験を比較すると、特定の生物学的プロセス間でどの遺伝子発現プログラムが共有されるかについての仮説を生成できます。式プロファイルを比較する現在の手法では、通常、結果を要約するための固定微分式式のしきい値を選択することが含まれ、小さいが一致する変化に対する感度を潜在的に低下させる可能性があります。Rank-Rank Hyper-Geometric Overlap（RRHO）と呼ばれるしきい値のないアルゴリズムを提示します。このアルゴリズムは、2つのプロファイリング実験で観察された微分発現の程度によってランク付けされた2つの遺伝子リストをステップし、重複する遺伝子の数の統計的有意性を連続的に測定します。出力は、2つの式プロファイル間の相関の強度、パターン、および境界を示すグラフィカルマップです。RRHOの感度と動的範囲を示すために、腫瘍の進行、幹細胞特性、標的キナーゼ阻害に対する反応を促進する癌マイクロアレイプロファイルの共有発現ネットワークを特定しました。RRHOを使用して、どのモデルシステムまたは薬物治療が特定の生物学的または疾患の反応を最もよく反映するかを判断する方法を示します。RRHOのしきい値のないグラフィカルな側面は、RRHOが2Dアナログである遺伝子セット濃縮分析（GSEA）などの他のランクベースのアプローチを補完します。ランクランクのオーバーラップ分析は、2つの完全な連続遺伝子発現プロファイルの間でオーバーラップトレンドを検出および視覚化するための敏感で堅牢でWebアクセス可能な方法です。RRHOのWebベースの実装には、http：//systems.crump.ucla.edu/rankrank/でアクセスできます。

Comparing independent high-throughput gene-expression experiments can generate hypotheses about which gene-expression programs are shared between particular biological processes. Current techniques to compare expression profiles typically involve choosing a fixed differential expression threshold to summarize results, potentially reducing sensitivity to small but concordant changes. We present a threshold-free algorithm called Rank-rank Hypergeometric Overlap (RRHO). This algorithm steps through two gene lists ranked by the degree of differential expression observed in two profiling experiments, successively measuring the statistical significance of the number of overlapping genes. The output is a graphical map that shows the strength, pattern and bounds of correlation between two expression profiles. To demonstrate RRHO sensitivity and dynamic range, we identified shared expression networks in cancer microarray profiles driving tumor progression, stem cell properties and response to targeted kinase inhibition. We demonstrate how RRHO can be used to determine which model system or drug treatment best reflects a particular biological or disease response. The threshold-free and graphical aspects of RRHO complement other rank-based approaches such as Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), for which RRHO is a 2D analog. Rank-rank overlap analysis is a sensitive, robust and web-accessible method for detecting and visualizing overlap trends between two complete, continuous gene-expression profiles. A web-based implementation of RRHO can be accessed at http://systems.crump.ucla.edu/rankrank/.