第四章、 實證分析
第二節、 實證分析內容和結果
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第二節、 實證分析內容和結果
本章的分析內容為將各基因組資料進行隨機森林分類方法，並獲得測詴組 分類誤差率，根據此觀測之分類誤差率由小至大，將基因組作排序。為節省計算 時間，我們僅將排名前 20 名的基因組做自足型和競爭型檢定，計算其排列顯著 值，並呈現其結果。在每個分析中，隨機森林分類法的樹數量為 50000 棵，並透 過 2000 次的隨機排列來獲得排列顯著值。
以下為四組基因組資料的分析結果，本研究將只針對 Breast 和 P53 資料組 的結果加以深入探討。而在 Gender 和 Lung_a 資料分析中，本研究只呈現出排名 前 20 組的特定基因組之自足型和競爭型檢定的顯著結果。
(一)、Breast 資料
在 Breast 資料中，我們分析 444 組特定基因組，根據各組之觀測分類誤差率，
表 4.2 和表 4.3 列出排名前二十名的基因組之自足型和競爭型檢定分析結果(次 20 名的特定基因組之分析結果請見附錄 B)。已知 Pang 等人(2006)也曾針對本組資 料進行隨機森林分類分析，並列出前二十名基因組之觀測測詴組分類誤差率，經 過 比 對 發 現 我 們 的 結 果 與 Pang 等 人 (2006) 所 提 出 的 名 單 有 一 組 不 相 同:Interleukin-2 receptor β-chain in T-cell activation 基因組並未列入 Pang 等人 (2006)提出的前 20 名名單，其他皆有相同結果。另一方面觀察表 4.2 與 4.3 中的 排列顯著值結果，我們得知這二十組特定基因組在自足型檢定上皆獲得顯著結果 (p 值≤.05)；而競爭型檢定部分，則從排名第 16 名特定基因組(Role of ERBB2 in Signal Transduction and Oncology)開始，出現不顯著結果(p 值>.05)。當更進一步 比較各基因組之兩種顯著性檢定結果，可發現每個基因組其自足型檢定的排列顯 著值皆比競爭型檢定低，故結論的顯著性較強。
接著本研究針對表 4.2 中前幾名顯著的特定基因組作深入探討。Motoyama 和 Hynes(2003)指出在 BC-Regulation of BAD phosphorylation 基因組中的表皮生
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長因子受體(epidermal growth factor receptor)是治療乳癌的標靶；Mehra 等人 (2005) 則 曾 提 出 :BC-GATA3 participate in activating the Th2 cytokine genes expression 基因組中的 GATA3 是乳癌潛在前兆的指標(potential prognostic marker)；
Shao 和 Brown( 2004)提出 BC-CARM1 and Regulation of the Estrogen Receptor 基 因組中的雌激素受體(estrogen receptor)對乳房發育扮演重要角色，且跟乳癌有相 關；針對 Schramm 等人(2010)則指出果糖(Fructose)和甘露醣(mannose)可以產生 足夠的能源和代謝物促使癌細胞生長，此結論與 Fructose and mannose metabolism 基因組的顯著結果相呼應。
在統計方法方面上，Menashe 等人(2010 年)應用 GSEA 統計方法來進行基因 組分析，其中 Interleukin2 receptorβ-chain in T-cell activation 基因組和 Tryptophan metabolism 基因組皆得到顯著結果；Schramm 等人(2010)應用小波(wavelet)轉換 找出顯著基因組，包括 Glycolysis Gluconeogenesis 基因組和 Pentose phosphate pathway 基因組都得到顯著結果。
最後，義大利的 ITB 生物醫學研究所(Institute for Biomedical Technologies ITB - CNR)建立 Genes-to-Systems Breast Cancer (G2SBC) 資料庫以收集由文獻 中得知與乳癌細胞相關的基因、蛋白質、轉錄資料。在 G2SBC 資料庫裡，其中 包括 Tryptophan metabolism 基因組中有 11 個基因；Tyrosine metabolism 基因組 的 9 個 基 因 ； Phenylalanine metabolism 基 因 組 的 5 個 基 因 ； Glycolysis-Gluconeogenesis 基因組的 20 個基因；Fructose and mannose metabolism 基因組的 12 個基因；Sulfur metabolism 基因組的 3 個基因；Valine, leucine and isoleucine degradation 基因組的 16 個基因；Jak-STAT signaling pathway 基因組有 31 個基因，以上皆得知被收錄在此資料庫中。
(二)、P53 資料
我們分析 P53 資料中共 440 特定基因組，根據各組之隨機森林觀測分類誤差 率，表 4.4 和表 4.5 為排名前 20 名的特定基因組的自足型和競爭型基因組檢定結
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中皆為顯著，但其顯著值排名卻可能不同。例如已知 chemical Pathway 基因組, cell cycle Pathway 基因組, P53_signalling 基因組, calcineurin Pathway 基因組與 cell_cycle_arrest 基因組此五組基因組有相同的觀測分類誤差率 0.20，當以自足型 檢定的顯著值排名，排名依序為:chemical pathway 基因組、cell cycle Pathway 基 因組、P53_signalling 基因組、calcineurin Pathway 基因組和 cell_cycle_arrest 基因 組；但若以競爭型檢定的顯著值排名，則排名更動為:P53_signalling 基因組、cell cycle Pathway 基因組、cell_cycle_arrest 基因組、chemical pathway 基因組和 calcineurin Pathway 基因組。而在觀測分類誤差率同為 0.24 時，以自足型檢定的 顯著值排名，排名依序為 g1 Pathway 基因組、pmlPathway 基因組、P53_UP 基因 組和 eponfkb Pathway 基因組；若以競爭型檢定的顯著值排名，排名依序為 eponfkbPathway 基因組、P53_UP 基因組、g1 Pathway 基因組和 pmlPathway 基因 組。接著我們分別探討幾組顯著的特定基因組在過去文獻上發表的成果。在生物 研究方面上，已知 P53_signalling 基因組中的基因主要在描述因 DNA 損傷導致 細胞週期停滯的狀態(見 Subramanian(2005))。在統計方面上，Dinu1 和 Potter 等 人(2007)應用 SAM-GS 和 GSEA 分析 P53 資料，它們發現其中 g2 Pathway 基因 組、DNA_DAMAGE_SIGNALLING 基因組、g1 Pathway 基因組、Mitochondria pathway 基因組、bad pathway 基因組、P53_signalling 基因組、cell_cycle_arrest 基因組、cell cycle Pathway 基因組和 calcineurin Pathway 基因組皆為顯著；Liu 和 Dinu 等人(2007 年)應用 Global 、Ancova 和 SAM-GS 統計方法分析 P53 資料 的特定基因組，發現 bad pathway 基因組、bcl2family & reg. network 基因組、
Calcineurin Pathway 基因組、cell_cycle_arrest 基因組、Mitochondria pathway 基因、
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P53_signalling 基因組、p53hypoxiaPathway 基因組、p53Pathway 基因組和 P53_UP 基因組皆為顯著。
(三)、Gender 資料
表 4.6 和表 4.7 為 Gender 資料的自足型和競爭型檢定分析結果。本研究列出 隨機森林的分類誤差率前 20 名的特定基因組，其中發現和 Pang 等人(2006)所 提出的排名結果有些許差異。在我們的分析中，SIG Regulation of the actin cytoskeleton by Rho GTPases 基因組的分類誤差率為 0.1875，而該基因組在 Pang 等人(2006)的誤差率卻為 0.2188。從表中可獲知，在自足型檢定部分，從排名第 15 名 INSULIN 2F UP 基因組之後，開始出現不顯著的情況；而競爭型檢定部分，
則從排名第 16 名的 MAP00970 Aminoacyl tRNA biosynthesis 基因組之後，也開始 出現不顯著的結論。
綜觀這兩個表，本研究發現某些特定基因組的自足型檢定結果並沒有如預期 般地比競爭型檢定的結果顯著，如：setPathway、cdc25Pathway、rbPathway、
rabPathway 、 INSULIN 2F UP 、 MAP00970 Aminoacyl tRNA biosynthesis 、 pepiPathway、 intrinsicPathway、 vegfPathway 和 ANDROGEN GENES FROM NETAFFX。此外，我們發現自足型檢定和競爭型檢定顯著值排名有些微不同。
例 如 當 分 類 誤 差 率 同 為 0.1875 時 ， 自 足 型 檢 定 的 顯 著 值 排 名 依 序 為 WILLARD_INACT 基因組、XINACT 基因組；但以競爭型檢定的顯著值排名則 相反，依序為 XINACT 基因組、WILLARD_INACT 基因組。在分類誤差率為 0.3125 時，依照自足型檢定的顯著值排名依序為:RAP DOWN 基因組、rbPathway 基因組、cdc25Pathway 基因組、abPathway 基因組、rsetPathway 基因組；但若以 競爭型檢定的顯著值排名則依序為:setPathway 基因組、cdc25Pathway 基因組、
RAP DOWN 基因組、rbPathway 基因組、rabPathway 基因組。兩者排名並不一致。
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean (std)
BC-Regulation of BAD phosphorylation
24 0.0816 0.5098(0.0582) <0.0005 BC-GATA3 participate in activating
the Th2 cytokine genes expression
21 0.0816 0.5147(0.0622) <0.0005 BC-CARM1 and Regulation of the
Estrogen Receptor 24 0.0816 0.5088(0.0584) <0.0005 Jak-STAT signaling pathway 71 0.0816 0.5035(0.0519 <0.0005 Fructose and mannose metabolism 39 0.0816 0.5052(0.0572) <0.0005 Glycolysis-Gluconeogenesis 68 0.0816 0.5018(0.0556) <0.0005
Carbon fixation 25 0.1020 0.5175(0.0628) <0.0005
Estrogen-response 10 0.1020 0.5244(0.0669) <0.0005 Downregulated of MTA-3 in
ER-negative Breast Tumors
19 0.1020 0.5203(0.0639) <0.0005 Pentose phosphate pathway 22 0.1020 0.5118(0.0621 <0.0005 Valine, leucine and isoleucine
degradation 46 0.1020 0.5047(0.0528) <0.0005
mCalpain and friends in Cell motility 33 0.1020 0.5043(0.0562) <0.0005
Sulfur metabolism 9 0.1224 0.5334(0.7260) <0.0005
Phenylalanine metabolism 22 0.1224 0.5109(0.0595) <0.0005 Map Kinase Inactivation of SMRT
Corepressor 16 0.1224 0.5193(0.6710) <0.0005
Interleukin-2 receptor β-chain in
T-cell activation 45 0.1224 0.5072(0.0580) <0.0005 Role of ERBB2 in Signal
Transduction and Oncology
29 0.1224 0.5119(0.0599) <0.0005 Trefoil Factors Initiate Mucosal
Healing
33 0.1224 0.5056(0.0573) <0.0005 Tyrosine metabolism 37 0.1224 0.5036(0.0583) <0.0005 Tryptophan metabolism 94 0.1224 0.4979(0.0491) <0.0005
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean(std)
BC-Regulation of BAD phosphorylation
24 0.0816 0.5084(0.0578) <0.0005 BC-GATA3 participate in activating
the Th2 cytokine genes expression 21 0.0816 0.2471(0.0735) 0.0040 BC-CARM1 and Regulation of the
Estrogen Receptor 24 0.0816 0.2385(0.0708) 0.0045
Jak-STAT signaling pathway 71 0.0816 0.1702(0.0391 0.0070 Fructose and mannose metabolism 39 0.0816 0.1973(0.0531) 0.0125 Glycolysis-Gluconeogenesis 68 0.0816 0.1695(0.0405) 0.0145
Carbon fixation 25 0.1020 0.2332(0.0678) 0.0045
Estrogen-response 10 0.1020 0.3185(0.0928) 0.0060
Downregulated of MTA-3 in ER-negative Breast Tumors
19 0.1020 0.2532(0.0730) 0.0070
Pentose phosphate pathway 22 0.1020 0.2411(0.0717 0.0120 Valine, leucine and isoleucine
degradation 46 0.1020 0.1924(0.0505) 0.0195
mCalpain and friends in Cell motility 33 0.1020 0.2090(0.0555) 0.0220
Sulfur metabolism 9 0.1224 0.3278(0.0969) 0.0060
Phenylalanine metabolism 22 0.1224 0.2467(0.0708) 0.0120 Map Kinase Inactivation of SMRT
Corepressor 16 0.1224 0.2710(0.0784) 0.0185
Interleukin-2 receptor β-chain in
T-cell activation 45 0.1224 0.1899(0.0493) 0.0310
Role of ERBB2 in Signal Transduction and Oncology
29 0.1224 0.2180(0.0614) 0.0579
Trefoil Factors Initiate Mucosal Healing
33 0.1224 0.2126(0.0580) 0.0590
Tyrosine metabolism 37 0.1224 0.2013(0.0546) 0.0675
Tryptophan metabolism 94 0.1224 0.1580(0.0335) 0.2150
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean (std)
SA_G1_AND_S_PHASES 24 0.12 0.3894(0.0468) <0.0005
g2 Pathway 44 0.14 0.3815(0.0425) <0.0005
SA PROGRAMMED CELL DEATH 24 0.14 0.3883(0.0470) <0.0005
Mitochondria pathway 33 0.16 0.3821(0.0436) <0.0005
DNA_DAMAGE_SIGNALLING 49 0.16 0.3698(0.0359) <0.0005
p53hypoxiaPathway 40 0.16 0.3814(0.0441) <0.0005
bad pathway 41 0.18 0.3785(0.0412) <0.0005
bcl2family and reg. network 59 0.18 0.3777(0.0426) 0.0005
p53Pathway 40 0.18 0.3843(0.0459) 0.0005
chemical pathway 44 0.20 0.3800(0.0423) <0.0005
cell cycle Pathway 47 0.20 0.3824(0.0439) <0.0005
P53_signalling 153 0.20 0.3635(0.0299) <0.0005
calcineurin Pathway 36 0.20 0.3856(0.0462) 0.0005
cell_cycle_arrest 46 0.20 0.3783(0.0402) 0.0010
cell_cycle 130 0.22 0.3722(0.0360) 0.0005
g1 Pathway 63 0.24 0.3750(0.0506) <0.0005
pmlPathway 37 0.24 0.3848(0.0449) 0.0020
P53_UP 56 0.24 0.3775(0.0388) 0.0035
eponfkbPathway 21 0.24 0.3914(0.0516) 0.0060
hivnefPathway 111 0.26 0.3674(0.0345) 0.0040
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean(std)
SA_G1_AND_S_PHASES 24 0.12 0.3538(0.0483) <0.0005
g2 Pathway 44 0.14 0.3413(0.0424) <0.0005
SA PROGRAMMED CELL DEATH 24 0.14 0.3551(0.0490) <0.0005
Mitochondria pathway 33 0.16 0.3489(0.0359) <0.0005
DNA_DAMAGE_SIGNALLING 49 0.16 0.3244(0.0320) <0.0005
p53hypoxiaPathway 40 0.16 0.3427(0.0449) 0.0005
bad pathway 41 0.18 0.3438(0.0432) 0.0020
bcl2family and reg. network 59 0.18 0.3354(0.0381) 0.0010
p53Pathway 40 0.18 0.3431(0.0446) 0.0020
P53_signalling 153 0.20 0.3242(0.0327) <0.0005
cell cycle Pathway 47 0.20 0.3405(0.0400) 0.0025
cell_cycle_arrest 46 0.20 0.3405(0.0417) 0.0030
chemical pathway 44 0.20 0.3425(0.0430) 0.0035
calcineurin Pathway 36 0.20 0.3456(0.0469) 0.0045
cell_cycle 130 0.22 0.3269(0.0339) 0.0060
eponfkbPathway 21 0.24 0.3571(0.0507) 0.0175
P53_UP 56 0.24 0.3363(0.0401) 0.0200
g1 Pathway 63 0.24 0.3345(0.0393) 0.0220
pmlPathway 37 0.24 0.3436(0.0460) 0.0250
eea1Pathway 12 0.26 0.3763(0.0567) 0.0370
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean (std)
TESTIS GENES FROM XHX AND NETAFFX
111 0.0312 0.5543(0.1202) <0.0005
GNF FEMALE GENES 116 0.0625 0.5421(0.1192) <0.0005
ST Dictyostelium discoideumcAMP
Chemotaxis Pathway 55 0.1562 0.5467(0.1195) <0.0005
WILLARD_INACT 31 0.1875 0.5427(0.1149) <0.0005
XINACT 34 0.1875 0.5374(0.1188) 0.0010
SIG_Regulation_of_the_actin_cytosk
eleton_by_Rho_GTPases 67 0.1875 0.5442(0.1223) 0.0015
MAP00252 Alanine and aspartate
metabolism 36 0.2500 0.5394(0.1192) 0.0100
MAP00910 Nitrogen metabolism 36 0.2812 0.5432(0.1177) 0.0150
SIG CHEMOTAXIS 85 0.2812 0.5475(0.1229) 0.0155
RAP DOWN 434 0.3125 0.5485(0.1247) 0.0220
rbPathway 28 0.3125 0.5400(0.1174) 0.0325
cdc25Pathway 20 0.3125 0.5320(0.1189) 0.0345
rabPathway 29 0.3125 0.5304(0.1172) 0.0400
setPathway 20 0.3125 0.5318(0.1205) 0.0425
INSULIN 2F UP 405 0.3438 0.5435(0.1255) 0.0715
intrinsicPathway 38 0.3750 0.5432(0.1148) 0.0910
vegfPathway 49 0.3750 0.5412(0.1234) 0.1100
MAP00970 Aminoacyl tRNA
biosynthesis 33 0.3750 0.5355(0.1163) 0.1120
pepiPathway 11 0.3750 0.5303(0.1159) 0.1165
ANDROGEN GENES FROM NETAFFX
125 0.3750 0.5544(0.1189) 0.1400
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean(std)
TESTIS GENES FROM XHX AND NETAFFX
111 0.0312 0.5700(0.1176) <0.0005
GNF FEMALE GENES 116 0.0625 0.5421(0.1192) 0.0015
ST Dictyostelium discoideumcAMP
Chemotaxis Pathway 55 0.1562 0.5721(0.1227) 0.0175
XINACT 34 0.1875 0.5722(0.1111) 0.0125
WILLARD_INACT 31 0.1875 0.5702(0.1200) 0.0140
SIG_Regulation_of_the_actin_cytosk
eleton_by_Rho_GTPases 67 0.1875 0.5783(0.1140) 0.0175
MAP00252 Alanine and aspartate
metabolism 36 0.2500 0.5686(0.1177) 0.0205
MAP00910 Nitrogen metabolism 36 0.2812 0.5732(0.1169) 0.0205
SIG CHEMOTAXIS 85 0.2812 0.5714(0.1173) 0.0355
setPathway 20 0.3125 0.5620(0.1131) 0.0230
cdc25Pathway 20 0.3125 0.5656(0.1165) 0.0245
RAP_DOWN 434 0.3125 0.5556(0.0993) 0.0245
rbPathway 28 0.3125 0.5679(0.1158) 0.0260
rabPathway 29 0.3125 0.5675(0.1187) 0.0265
INSULIN_2F_UP 405 0.3438 0.5666(0.0982) 0.0440
vegfPathway 49 0.3750 0.5724(0.1193) 0.0520
intrinsicPathway 38 0.3750 0.5723(0.1169) 0.0530
MAP00970 Aminoacyl tRNA
biosynthesis 33 0.3750 0.5743(0.1177) 0.0535
pepiPathway 11 0.3750 0.5572(0.1180) 0.0715
ANDROGEN GENES FROM NETAFFX
125 0.3750 0.5759(0.1125) 0.0730
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(四)、Lung_a 資料
表 4.8 和表 4.9 為 Lung_a 資料的 419 特定基因組中，隨機森林的分類誤差率 排名前 20 名的特定基因組的自足型和競爭型檢定分析結果。我們發現我們的結 果和 Pang 等人(2006)的結論有兩組不同。在本研究中，TSP-1 Induced Apoptosis in Microvascular Endothelial Cell 基因組的分類誤差率為 0.2326，而 Pang 等人 (2006)的結果為 0.2442；Platelet Amyloid Precursor Protein Pathway 基因組在此處 之分類誤差率為 0.2558，但在 Pang 等人(2006)中的誤差率為 0.2442。
由表 4.8 得知，前 20 名基因組在自足型檢定上皆為顯著，但在表 4.9 則發現 在競爭型檢定部分，Control of Gene Expression by Vitamin D Receptor 基因組、
Phospholipid degrada 基因組、IL 4 signaling pathway 基因組、Carbon fixation 基因 組、CARM1 and Regulation of the Estrogen Receptor 基因組和 CD40L Signaling Pathway 基因組為不顯著。此外，我們發現此時自足型檢定和競爭型檢定顯著值 排名有些微不同，例如在分類誤差率 0.2326 時，按照自足型檢定的顯著值排名 依 序 為 :Protein export 基 因 組 、 TSP-1 Induced Apoptosis in Microvascular Endothelial Cell 基因組、Proepithelin Conversion to Epithelin and Wound Repair Control 基因組；但若以競爭型檢定的顯著值來排名，則依序為 :Proepithelin Conversion to Epithelin and Wound Repair Control 基因組、Protein export 基因組、
TSP-1 Induced Apoptosis in Microvascular Endothelial Cell 基因組。在分類誤差率 為 0.2558 時，也有相同情況，在此不加以描述。
最後本研究發現部分基因組的自足型檢定並沒有比競爭型檢定顯著，如：
Protein export 基因組、TSP-1 Induced Apoptosis in Microvascular Endothelial Cell 基因組、Proepithelin Conversion to Epithelin and Wound Repair Control 基因組和 Phenylalanine and tyrosine catabolism 基因組。
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Null Error rate p-value (α=0.05) mean (std)
Protein export 7 0.2326 0.3213(0.0314) 0.0065
TSP-1 Induced Apoptosis in
Microvascular Endothelial Cell 10 0.2326 0.3160(0.0284) 0.0145 Proepithelin Conversion to
Epithelin and Wound Repair Control
11 0.2326 0.3162(0.0284) 0.0150
Actions of Nitric Oxide in the Heart
34 0.2442 0.2957(0.0190) 0.0095
Phenylalanine and tyrosine
catabolism 9 0.2442 0.3176(0.0300) 0.0205
Caspase Cascade in Apoptosis 28 0.2558 0.2981(0.0208) 0.0170 Cycling of Ran in
nucleocytoplasmic transport
5 0.2558 0.3320(0.0345) 0.0245
TGF-beta signaling pathway 71 0.2558 0.2892(0.0148) 0.0267 Blood group glycolipids 15 0.2558 0.3074(0.0234) 0.0285
Glycolysis - Glucone 68 0.2558 0.2920(0.0162) 0.0290
Control of Gene Expression by Vitamin D Receptor
21 0.2558 0.3016(0.0218) 0.0295
Ascorbate and aldarate metabolism 8 0.2558 0.3140(0.0270) 0.0300
Phospholipid degrada 8 0.2558 0.3131(0.0268) 0.0300
IL 4 signaling pathway 12 0.2558 0.3117(0.0262) 0.0325 Nuclear Receptors in Lipid
Metabolism and Toxicity
33 0.2558 0.2944(0.0187) 0.0340
Carbon fixation 21 0.2558 0.3019(0.0213) 0.0345
CARM1 and Regulation of the
Estrogen Receptor 24 0.2558 0.2997(0.0207) 0.0350
CD40L Signaling Pathway 13 0.2558 0.3086(0.0254) 0.0370 Platelet Amyloid Precursor Protein
Pathway
19 0.2558 0.3057(0.0241) 0.0410
TNFR1 Signaling Pathway 38 0.2558 0.2967(0.0202) 0.0450
‧
Null Error rate p-value (α=0.05) mean(std)
Proepithelin Conversion to Epithelin and Wound Repair
Control
11 0.2326 0.3111(0.0293) 0.0025
Protein export 7 0.2326 0.3160(0.0318) 0.0045
TSP-1 Induced Apoptosis in Microvascular Endothelial Cell
10 0.2326 0.3143(0.0301) 0.0115
Actions of Nitric Oxide in the Heart
34 0.2442 0.2931(0.0193) 0.0045
Phenylalanine and tyrosine
catabolism 9 0.2442 0.3159(0.0306) 0.0110
TNFR1 Signaling Pathway 38 0.2558 0.2941(0.0193) 0.0175 Platelet Amyloid Precursor Protein
Pathway
19 0.2558 0.3020(0.0241) 0.0195
Caspase Cascade in Apoptosis 28 0.2558 0.2969(0.0220) 0.0195 TGF-beta signaling pathway 71 0.2558 0.2897(0.1483) 0.0270
Cycling of Ran in
nucleocytoplasmic transport 5 0.2558 0.3295(0.0358) 0.0315
Glycolysis - Glucone 68 0.2558 0.2890(0.0157) 0.0365
Phospholipid degrada 8 0.2558 0.3129(0.0290) 0.0445
Blood group glycolipids 15 0.2558 0.3012(0.0248) 0.0460 Nuclear Receptors in Lipid
Metabolism and Toxicity 33 0.2558 0.2936(0.0193) 0.0485 IL 4 signaling pathway 12 0.2558 0.3083(0.0274) 0.0520 Ascorbate and aldarate metabolism 8 0.2558 0.3112(0.0299) 0.0540
Control of Gene Expression by
Vitamin D Receptor 21 0.2558 0.2998(0.0218) 0.0550
Carbon fixation 21 0.2558 0.2994(0.0234) 0.0555
CARM1 and Regulation of the Estrogen Receptor
24 0.2558 0.2970(0.0215) 0.0565
CD40L Signaling Pathway 13 0.2558 0.3060(0.0270) 0.0565