AN APPROACH TO IDENTIFY THE DISEASE-GENE ASSOCIATION THROUGH BIOLOGICAL NETWORKS TOPOLOGICAL FEATURES
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
المقدمة: علماء الأحياء يقوموا بإنتاج كم هائل من البيانات التي يصعب تفسيرها والإستفادة منها لتحليل الأمراض. وبالتالي، يلزم التوجه إلى إستخدام تقنيات التحليل الحسابي نحو أنطمة الشبكات البيولوجية لدراسة الأنطمة الحيوية بدلا من تقييم الأفراد فقط. وهذا يمكن أن يتحقق تجريبيا من خلال دراسة الأفراد ومن ثم كيف إن الأفراد تتفاعل مع الآخرين، ومن المعروف مثل هذا المفهوم يسمى بالشبكات. النهج: الشبكات البيولوجية المعقدة تتشكل من الآلاف من العقد والآلاف من التفاعلات التي يمكن أن توضح بإستخدام الشبكات. لذلك، يمكن استخدام نظريات الرسم البياني لترتيب وتقييم العقد (أي الجينات) من الشبكات البيولوجية للحصول على الخصائص والمعرفة الخفية. علاوة على ذلك، هذا البحث يطبق 14 من خوارزميات الترتيب والتقييم للجينات الوراثية, حيث تُغذى إلى نموذجين من تعليم الآلة لدراسة الجينات المتعله بسرطان الثدي. الأهم من ذلك، للتغلب على مشكلة البيانات المنحرفة تم اعتماد اسلوب صناعة عينات اصطناعية لزيادة العينات الأقلية والتخلص من العينات المفرطة بشكل عشوائي من أجل تحويل مجموعة البيانات غير المتوازنة إلى بيانات متوازنه. أخيرا، تم اقترح اسلوب جديد في هذه الدراسة لتقسييم البيانات ومن ثم تعليم نمذجي الآلة, وتم التحقق من قوة وصحة النمذجين من خلال حساب أربعة مقاييس. النتائج: لقد تم استخرج أربعة عشر خاصية على حدة كلاً من: شبكة التعبير، شبكة تفاعل البروتين، و شبكة التفاعل الوظيفي. ثم، تم استخدام هذه الخصائص من خلال نموذجين من تعليم الآله لكتشاف الأنماط المتعلقة بجينات سرطان الثدي. الجدير بالذكر، قبل تعليم نموذجي الآلة تم استخدام تقنية موازنة البيانات للتغلب على مشكلة البيانات المنحرفة وقد تم فعل ذلك في جميع الشبكات البيولوجية. باستخدام تقنيات مختلفة لتقييم الخصائص المستخرجة من الشبكات الحيوية, تم التوصل إلى ان "الدرجة المعيارية" أكثر الخصائص أهمية لكتشاف الأنماط المتعلقة بجينات سرطان الثدي. الخاتمة: في هذه الدراسة تم التعرف على مجموعة فرعية من الميزات الطوبوغرافية التي تعتبر هامة لتحديد جينات سرطان الثدي. وقد اعتمدنا بوجه الخصوص على خاصية 'الدرجة المعيارية' لتطبيق تحليل متعمق, والتي ساعدتنا على تحديد ثلاثة جينات قد تكون بشكل كبير متعلقة بمرض سرطان الثدي.