GENE SEGREGATION AND BIOLOGICAL SAMPLE CLASSIFICATION METHODS

General methods of biological sample classification based on gene expression analysis are described. The methods segregate individual samples into distinct classes using quantitative measurements of expression values for selected sets of genes in individual samples compared to a reference standard....

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Main Author GLINSKII, GUENNADI, V
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 19.05.2005
Edition7
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Summary:General methods of biological sample classification based on gene expression analysis are described. The methods segregate individual samples into distinct classes using quantitative measurements of expression values for selected sets of genes in individual samples compared to a reference standard. Samples displaying positive and negative correlations of the gene expression values with the reference standard samples exhibit distinct behaviors and pathohistological features. Also disclosed are methods for identifying sets of genes whose expression patterns are correlated with a phenotype. Such sets are useful for characterizing cellular differentiation pathways and states and for identifying potential drug discovery targets. L'invention concerne des méthodes générales de classification d'échantillons biologiques basées sur l'analyse de l'expression de gènes. Les méthodes procèdent à une ségrégation d'échantillons individuels en classes distinctes à l'aide de mesures quantitatives de valeurs d'expression pour des ensembles sélectionnés de gènes dans des échantillons individuels comparées à une norme de référence. Les échantillons présentant des corrélations positives et négatives des valeurs d'expression de gènes avec les échantillons normalisés de référence montrent des comportements distincts et des caractéristiques pathohistologiques. L'invention concerne également des procédés d'identification d'ensembles de gènes dont les types d'expression sont mis en corrélation avec un phénotype. Ces ensembles sont utiles pour caractériser des voies et des états de différenciation cellulaire et pour identifier des cibles de découverte de médicaments potentiels.
Bibliography:Application Number: WO2003US28707