JTK_CYCLE: эффективный непараметрический алгоритм выявления ритмических компонентов в наборах данных геномного масштаба

Циркадные ритмы представляют собой колебания физиологических процессов, поведения и метаболизма с периодом около 24 часов. У ряда модельных организмов и человека охарактеризованы гены циркадных часов, многие из которых кодируют факторы транскрипции. Поэтому для изучения глобальной регуляции экспрессии генов исследователи применяют микроматричный анализ и алгоритмы выявления циклических изменений. В этой статье представлен новый алгоритм JTK_CYCLE, предназначенный для эффективного выявления и характеристики циклических переменных в больших наборах данных. По сравнению с COSOPT и критерием G Фишера — двумя широко используемыми методами выявления транскриптов с циклической экспрессией — JTK_CYCLE надёжнее и эффективнее различает ритмичные и неритмичные транскрипты. Благодаря повышенной устойчивости к выбросам JTK_CYCLE обеспечивает значительно более высокие чувствительность и специфичность. Кроме того, алгоритм точно оценивает период, фазу и амплитуду циклических изменений экспрессии, что облегчает последующий анализ. Наконец, JTK_CYCLE работает на несколько порядков быстрее COSOPT, поэтому особенно подходит для наборов данных большого масштаба. С помощью JTK_CYCLE были проанализированы ранее опубликованные наборы данных, включая данные по клеткам NIH3T3, для которых характерны сравнительно низкоамплитудные колебания. Благодаря повышенной статистической мощности JTK_CYCLE удалось выявить новый кластер генов, взаимодействующих с РНК, содержание которых явно регулируется циркадными механизмами. Эти результаты показывают, что JTK_CYCLE является оптимальным инструментом для выявления и характеристики колебаний в наборах данных геномного масштаба.