Analisi di correlazione tra geni per la selezione robusta di biomarcatori

I dati di espressione genica ottenuti mediante microarray sono estremamente utili per l’identificazione dei geni biomarcatori di malattie genetiche complesse quali i tumori. Le tecniche comunemente adottate per la selezione dei biomarcatori tengono conto di variazioni nel livello di espressione genica, ignorando le relazioni di interazione tra geni e la loro alterazione indotta dalla malattia. In questo lavoro viene introdotto un nuovo metodo per il ranking dei geni che integra informazioni sulle interazioni geniche e si basa sulla misura delle variazioni di interazione di ciascun gene con gli altri, nell’ipotesi che le più significative siano quelle a carico dei biomarcatori. In particolare vengono proposte quattro diverse misure delle variazioni di interazione le cui prestazioni, valutate mediante dati simulati, sono confrontate con quelle del test SAM per la selezione dei geni differenzialmente espressi. I risultati ottenuti costituiscono un’analisi preliminare per lo sviluppo di nuove metodologie di identificazione dei geni biomarcatori