Mirna-Hedef Gen İlişkileri Kullanarak Göğüs ve Kolon Kanserlerine ait Gen İlgi Ağlarının Çıkarılması

CİNGİZ M. Ö., DİRİ B.

IEEE 25. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, Antalya, Türkiye, 15 Mayıs 2017, ss.1-5

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Antalya
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-5
  • Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Özetçe— Hastalıklara neden olan hücresel süreçlerin belirlenmesi ve bu süreçlerle ilişkili moleküler seviyede ilişkilerinin tespit edilmesi hastalıkların anlaşılması için önemlidir. Çalışmamızda deneylerle belirlenmiş miRNA- hedef gen ilişkileri kullanılarak göğüs ve kolon kanseriyle ilişkili gen ortak ifade ağları elde edilmiştir. Gen ortak ifade ağları çıkarımında popüler bilgi teorisi tabanlı gen ağı çıkarım algoritmaları kullanılmıştır. Literatür verileri doğrulama kümesi olarak belirlenip örtüşme analizi yapılarak gen ağı çıkarım algoritmalarının performansları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre her iki kanser ile ilişkili veriler üzerinde algoritmalar tarafından çıkarılan gen ortak ifade ağlarının kesinlik değerleri birbirlerine yakın çıkmıştır. Bununla birlikte gen ağı çıkarım algoritmalarının ilk adımı olan gen-gen ilişkilerinin belirlenmesi adımında farklı ilişki çıkarım yaklaşımlarının gen ortak ifade ağlarının performans sonuçlarını değiştirmediği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler — mikroRNA- hedef gen ilişkisi; gen ortak ifade ağlar; gen ağı çıkarım algoritmaları

Abstract— Determination of disease related biological processes and the estimation of molecular interactions related to these processes are important to understand the underlying mechanism of diseases. In our study we infer gene co-expression networks of breast and colon cancer using miRNA-target gene interactions. Popular information theory based gene network inference algorithms are utilized to infer gene co-expression networks. Literature data ,which is used as validation data in overlap analysis, is used to measure the performances of gene network inference algorithms. According to the results, the precision values of gene co-expression networks of two cancers are close to each other. Our study also states that the relevance calculation methods of gene-gene interactions at the first step of gene network inference algorithms don't change the performance results of gene co-expression networks.

Keywords — miRNA-target gene interactions; gene coexpression networks; gene network inference algorithms