जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स में डेटा माइनिंग जर्नल

अमूर्त

प्रमुख घटक विश्लेषण का उपयोग करके आरएनए हस्तक्षेप ऑफ-टारगेट स्क्रीनिंग

जैकब मुलर, माइकल डब्ल्यू. फाफ्ल

किसी भी RNAi-नॉकडाउन एप्लिकेशन में ऑफ-टारगेट प्रभाव प्रमुख समस्या बनी हुई है। हीट मैप और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) द्वारा मूल्यांकन किए गए सेल कल्चर लॉस-ऑफ-फंक्शन अध्ययनों को कास्टिंग करते हुए हमने महसूस किया कि PCA व्युत्पन्न प्लॉट स्पष्ट रूप से ऑफ-टारगेट प्रभावों को देख सकते हैं। हमारे सेल कल्चर मॉडल में ऑफ-टारगेट प्रभावों की अनुपस्थिति के कारण हमने यह प्रदर्शित करने के लिए एक इन सिलिको डेटा मॉडल बनाया कि PCA का उपयोग कैसे किया जा सकता है। प्रस्तुत इन सिलिको मॉड्यूलेशन के साथ जीन अभिव्यक्ति को बदलने पर विभिन्न उपचारों के प्रभाव का अनुकरण करना संभव है। दवा उपचार या सम्मिलित नॉकडाउन के कारण होने वाले ज्ञात प्रभावों को अज्ञात ऑफ-टारगेट प्रभावों से स्पष्ट रूप से अलग किया जा सकता है। विभिन्न यादृच्छिक जीन अभिव्यक्ति डेटा सेट बनाकर हम प्रदर्शित करते हैं कि PCA हीट मैप जीन विनियमन पैटर्न की तुलना में अधिक प्रभावी ऑफ-टारगेट प्रभाव प्रदान कर सकता है।