ガウスプロセスクラスタリングを使用した従来の放射線療法用量分数への暴露後の内皮細胞遺伝子発現の時間的クラスタリング分析

血管内皮は、正常組織および腫瘍のイオン化放射線に対する反応のための重要な細胞コンパートメントと見なされ、将来の放射線療法の微分効果を改善するための有望な標的と見なされます。放射線被曝に続いて、世界の内皮細胞応答は、幅広い遺伝子、miRNA、タンパク質、および代謝産物の発現修飾をカバーしています。転写、翻訳、および翻訳後のレベルで変化が発生し、衝撃細胞表現型、ならびに反応性酸素種、ケモカイン、サイトカイン、成長因子などの可溶性因子の産生と分泌による微小環境が発生します。分子ネットワークのこれらの放射線による動的修飾は、内皮細胞表現型を制御し、免疫細胞の動員を支配し、これらの時間プロセスの根底にあるメカニズムを明確に理解することの重要性を強調することができます。遺伝子発現、タンパク質濃度、メタボロミクスデータなど、バイオインフォマティクス研究では、多種多様な時系列データが一般的に使用されています。これらのデータのクラスタリングの使用は、まだ不明確な問題です。ここでは、時系列をモデル化するガウスプロセス間にカーネルを導入し、その後、スペクトルクラスタリングアルゴリズムを導入します。放射線療法用量分数（2 Gy）にさらされたヒト原発性内皮細胞（HUVEC）の研究に方法を適用します。血管新生、炎症、アポトーシス、免疫応答、プロテインキナーゼなどの重要な細胞プロセスに関与する301遺伝子の微分窓の時間窓は、照射後12時間から3週間まで決定されました。次に、最初に測定された301のうち49の遺伝子を含む同様の式のプロファイルに対応する43の時間クラスターが、提案された方法に従って生成されました。遺伝子のクラスターの発現に関与する47の転写因子（TFS）は、モチーフマップシステムを使用して配列調節要素から予測されました。発生の時間的プロファイルが確立され、クラスター化されました。TFSおよび微分遺伝子の動的ネットワーク相互作用と分子経路が最終的に調査され、放射線療法の用量分数への曝露後の免疫細胞による組織浸潤に関与する主要なノード遺伝子と推定上の重要な細胞プロセスが明らかになりました。

The vascular endothelium is considered as a key cell compartment for the response to ionizing radiation of normal tissues and tumors, and as a promising target to improve the differential effect of radiotherapy in the future. Following radiation exposure, the global endothelial cell response covers a wide range of gene, miRNA, protein and metabolite expression modifications. Changes occur at the transcriptional, translational and post-translational levels and impact cell phenotype as well as the microenvironment by the production and secretion of soluble factors such as reactive oxygen species, chemokines, cytokines and growth factors. These radiation-induced dynamic modifications of molecular networks may control the endothelial cell phenotype and govern recruitment of immune cells, stressing the importance of clearly understanding the mechanisms which underlie these temporal processes. A wide variety of time series data is commonly used in bioinformatics studies, including gene expression, protein concentrations and metabolomics data. The use of clustering of these data is still an unclear problem. Here, we introduce kernels between Gaussian processes modeling time series, and subsequently introduce a spectral clustering algorithm. We apply the methods to the study of human primary endothelial cells (HUVECs) exposed to a radiotherapy dose fraction (2 Gy). Time windows of differential expressions of 301 genes involved in key cellular processes such as angiogenesis, inflammation, apoptosis, immune response and protein kinase were determined from 12 hours to 3 weeks post-irradiation. Then, 43 temporal clusters corresponding to profiles of similar expressions, including 49 genes out of 301 initially measured, were generated according to the proposed method. Forty-seven transcription factors (TFs) responsible for the expression of clusters of genes were predicted from sequence regulatory elements using the MotifMap system. Their temporal profiles of occurrences were established and clustered. Dynamic network interactions and molecular pathways of TFs and differential genes were finally explored, revealing key node genes and putative important cellular processes involved in tissue infiltration by immune cells following exposure to a radiotherapy dose fraction.