Identification of deregulated transcription factors in specific bladder cancer subtypes
Probabilités et Statistique
Cancer is still one of the most deadly diseases, killing millions of people every year. Cancer is mainly caused by somatic mutations that affect critical genes and pathways. In this work, we propose a statistical methodology for the identification of transcription factors (TFs) involved in the deregulation of genes in tumoral cells. This strategy is based on the inference of a gene regulatory network that connects TFs to their downstream targets using gene expression data. Gene expression levels are then carefully compared to this network to detect deregulated target genes. A linear model is finally used to measure the ability of each TF to explain these deregulations. We assess the performance of our method by numerical experiments on the TCGA bladder cancer data set
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