A novel high-impact phenotype selection method using a hybrid of AUC and HMM

Abstract

.سرطان الثدي الوراثي BRCA2 و الجين BRCA1 من المعلوم أن الطفرات التي تحصل على الجين تعتبر عملية تحديد و إكتشاف الجينات التي تأثرت بالطفرات عمليه صعبة و مكلفة بسبب عدد الجينات الكبير جدا، و العدد القليل من العينات. يفترض العلماء إختلاف الجينات المتأثره بهذين النوعين من الأورام. عدد الجينات المتأثرة بالأورام قد يكون مرتفعا أيضا مقارنة بالعدد الفعلي للجينات التي تؤدي إلى سرطان الثدي. كما أن، الطاقة المؤثرة الناتجة من مجموعه جزئية من الجينات في مكان معين يمكن أن تؤثر بشكل أكبر من تأثير جين واحد في حالة سرطان الثدي. تهدف هذه الدراسة إلى تطور تقنيه لتحديد مجموعة جزئية واحدة من الجينات ذوات التأثير العالي المرتبطة بقوة بسرطان الثدي. قمنا في هذه الدراسة بتطوير طرق إحصائية غير مراقبة و طرق إحصائية غير حدودية مراقبة لتحليل تعابير الجينات و الجينات المميزة بين الجينات ذات التأثير العالي. تم تصفية الجينات ذات الأهمية العالية بإستخدام مقياس المساحة تحت المنحنى (AUC). بعد ذلك تم إستخدام الجينات المصفاه في عملية بناء نموذج ماركوف المخفي (HMM) من أجل تحليل علاقاتهم الداخلية و تحديد أفضل مجموعة جزئية بينهم. بالإضافة إلى ذلك، تم بناء شبكة تفاعل بين البروتينات بهدف تحليل مسارات الجينات المختارة و إرتباطهم بالجينات BRCA1 و BRCA2. قمنا بتحديد عوامل النسخ (Transcription Factors)، بالإضافة إلى حساب Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) الخاصة بالمجموعات الجزئية للجينات. ثم قمنا بالمقارنة النتائج مع النتائج الخاصة بأبحاث السرطان الأخرى. لا ينحصر تأثير الجينات المحددة على الجانب الإحصائي فقط، ولكن تبين أنها تملك تأثيرات حيوية مرتبطة مرض. بالإضافة إلى ذلك تظهر هذه الجينات بين الجينات التي تم أكتشافها في الدراسات الأخرى و مسارات الجينات. تتميز المجموعة الجزئية المستخرجة بإستخدام الطريقة المقترحة في هذه الدراسة، بصغر حجمها مقارنة بنتائج الدراسات الأخرى. أخيرا، تبين أن معظم الجينات التي تم تحديدها معروفة بعلاقتها القوية بسرطان الثدي.