Integrative Analysis of Gene Expression and Promoter Methylation during Reprogramming of a Non-Small-Cell Lung Cancer Cell Line Using Principal Component Analysis-Based Unsupervised Feature Extraction

基因表达 基因 生物 RNA序列 计算机科学 DNA甲基化 计算生物学 表观遗传学 重编程 模式识别(心理学) 转录组 肺癌 基因表达谱 癌症研究 人工智能 小RNA
作者
Y-h. Taguchi
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 445-455 被引量:20
标识
DOI:10.1007/978-3-319-09330-7_52
摘要

Cancer cells are to some extent regarded as similar to undifferentiated cells, such as embryonic stem cells and induced pluripotent cells. However, cancer cells can be reprogrammed using standard reprogramming procedures. Thus, it would be interesting to observe the result of cancer cell reprogramming. In this paper, we reanalyzed publically available mRNA expression and promoter methylation profiles during reprogramming of non-small-cell lung cancer cell lines, using the recently proposed principal component analysis-based unsupervised feature extraction. Six genes, TGFBI, S100A6, CSRP1, CLDN11, PRKCDBP, and CRIP1, were commonly found (P = 0.003) in the 100 top-ranked genes with aberrant expression or aberrant promoter methylation. Because all six genes were related to cancer in the literature, they might be new therapeutic targets for treatment of non-small-cell lung cancer.
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