1. Simultaneous analysis of distinct Omics data sets with integration of biological knowledge: Multiple Factor Analysis approach
- Author
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Sébastien Lê, Marie de Tayrac, Jean Mosser, Marc Aubry, François Husson, Service de néphrologie [Rennes], CHU Pontchaillou [Rennes]-Hôpital Pontchaillou-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Plate-forme transcriptome, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UR)-Hôpital Pontchaillou-CHU Pontchaillou [Rennes], Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR), Service de Néphrologie, Hôpital Pontchaillou, Institut de Génétique et Développement de Rennes ( IGDR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -IFR140-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -IFR140, and De Villemeur, Hervé
- Subjects
MESH : Models, Biological ,computer.software_genre ,MESH: Glioma ,Mice ,0302 clinical medicine ,MESH: Animals ,MESH : Comparative Genomic Hybridization ,Oligonucleotide Array Sequence Analysis ,Comparative Genomic Hybridization ,0303 health sciences ,Sequence ,Methodology Article ,MESH: Genomics ,Genomics ,Glioma ,MESH : Oligonucleotide Array Sequence Analysis ,[ SDV.BBM.GTP ] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN] ,030220 oncology & carcinogenesis ,[SDV.BBM.GTP] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN] ,Data mining ,DNA microarray ,Biotechnology ,lcsh:QH426-470 ,lcsh:Biotechnology ,MESH: Factor Analysis, Statistical ,MESH : Factor Analysis, Statistical ,Computational biology ,Biology ,Models, Biological ,03 medical and health sciences ,MESH: Gene Expression Profiling ,lcsh:TP248.13-248.65 ,[SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN] ,MESH : Mice ,Multiple factor analysis ,Genetics ,Animals ,Humans ,MESH: Mice ,030304 developmental biology ,Structure (mathematical logic) ,Interpretation (logic) ,MESH: Humans ,Microarray analysis techniques ,Gene Expression Profiling ,MESH : Gene Expression Profiling ,MESH : Genomics ,MESH : Humans ,MESH: Models, Biological ,Gene expression profiling ,MESH: Comparative Genomic Hybridization ,lcsh:Genetics ,MESH : Glioma ,MESH: Oligonucleotide Array Sequence Analysis ,MESH : Animals ,Factor Analysis, Statistical ,computer - Abstract
Background Genomic analysis will greatly benefit from considering in a global way various sources of molecular data with the related biological knowledge. It is thus of great importance to provide useful integrative approaches dedicated to ease the interpretation of microarray data. Results Here, we introduce a data-mining approach, Multiple Factor Analysis (MFA), to combine multiple data sets and to add formalized knowledge. MFA is used to jointly analyse the structure emerging from genomic and transcriptomic data sets. The common structures are underlined and graphical outputs are provided such that biological meaning becomes easily retrievable. Gene Ontology terms are used to build gene modules that are superimposed on the experimentally interpreted plots. Functional interpretations are then supported by a step-by-step sequence of graphical representations. Conclusion When applied to genomic and transcriptomic data and associated Gene Ontology annotations, our method prioritize the biological processes linked to the experimental settings. Furthermore, it reduces the time and effort to analyze large amounts of 'Omics' data.
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