전사 인자의 결합되는 위치의 통계적 모형화에 관한 연구

A Study on Statistical Modeling of Transcription Factor Binding Sites

상호 발현되는 유전자들은 공통적인 조절 기작을 수행할 것으로 보고 이러한 상호 발현되는 유전자들에서 over-represented TFBS를 선택하는 것은 생물학 연구에 중요한 역할을 할 수 있다. 비표적 유전자들에 비해 표적 유전자들에서 통계적으로 유의하게 많이 포함하고 있는 특정 전사인자들을 선택함으로써 이 전사 인자들로부터 over-represented TFBS를 발견할 수 있다. 상호 발현되는 유전자들에서 over-represented TFBS를 선택하는 몇 가지 통계 검정 방법들이 사용되어오고 있으며, 이러한 방법들을 비교한 연구는 보고된 적이 없다. 본 연구에서는 over-represented TFBS를 선택하기 위해 사용되고 있는 피셔의 정확 검정, 카이제곱 검정, 초기하 방법과 Audic-Claverie 방법에 대해 두 개의 마이크로어레이 자료와 두 개의 전사 인자(transcription factor) 자료를 이용하여 비교하고 또한 다양한 상황에서 가장 적절한 방법을 선택하는 가이드라인을 제시하고자 한다. 우리의 비교 연구에서 Audic-Claverie 방법이 가장 좋은 검정력을 보였다.

To predict over-represented transcription factors from a set of known co-regulated gene promoters will provide insight into the mechanism that underlies the interaction among the co-regulated genes. Several statistical methods have been used to identify of overrepresented transcription factors in a set of coexpressed genes. There has been no report on the systematic comparison of these methods in identifying over-represented transcription factors. In this study, we extensively compare fisher-exact test, Chi-square test, hypergeometric method, and Audic-Claverie method using both two microarray data and two transcription factor regulated data. We also provide the guidelines for finding the most appropriate statistical methods under various situations. Through our comparison study, Audic-Claverie method has the best power.