Clustering de amostras de dados de expressão gênica utilizando duas métricas de similaridade biologicamente inspiradas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Saulo Augusto de Paula Pinto lattes
Orientador(a): José Miguel Ortega lattes
Banca de defesa: Guilherme Correa Oliveira, Helena Paula Brentani, Riva de Paula Oliveira, Gisele Lobo Pappa, José Miguel Ortega
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica
Departamento: ICB - DEPARTAMENTO DE BIOQUÍMICA E IMUNOLOGIA
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem não-supervisionada
Clustering
Métricas de similaridade
Amostras de dados de expressão gênica
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/55791
Resumo: Os algoritmos de clustering estão entre os mais utilizados na análise de dados de expressão gêni-ca. Por ser uma técnica exploratória, o clustering permite aos pesquisadores encontrar padrões de expressão similares entre os diversos tecidos amostrados indicando quais condições amostra-das são mais similares. O presente trabalho apresenta duas metodologias para o cálculo da simi-laridade entre amostras inteiras de dados de expressão gênica utilizando uma fração das seqüên-cias mais expressas (MESs) em cada amostra, que originam duas métricas diferentes. Ambas as métricas são computadas com base na ordenação da expressão das várias seqüências presentes nas amostras, sendo que uma privilegia o compartilhamento entre seqüências mais expressas entre amostras (chamada de similaridade MESs) e a outra a manutenção da ordem de expressão das seqüências (chamada de conservação da ordenação MESs). O clustering hierárquico utilizan-do as métricas de similaridade propostas foi aplicado em 18 séries de dados de expressão gênica, totalizando 612 amostras, e os resultados foram comparados àqueles produzidos utilizando-se métricas tradicionais como a distância euclidiana e correlações de Pearson e Spearman. No ge-ral, a utilização das duas métricas propostas produziu resultados que superaram as demais: a si-milaridade MESs apresentou uma acurácia de cerca de 89% e a conservação da ordenação MESs de 80%, enquanto a melhor métrica tradicional para os dados utilizados foi a correlação de Pear-son que apresentou acurácia de 76%. Os resultados apresentados indicam que as métricas apre-sentadas são uma alternativa às métricas tradicionais, além de proverem dados que refletem características biologicamente significativas dos sistemas amostrados.
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Ambas as métricas são computadas com base na ordenação da expressão das várias seqüências presentes nas amostras, sendo que uma privilegia o compartilhamento entre seqüências mais expressas entre amostras (chamada de similaridade MESs) e a outra a manutenção da ordem de expressão das seqüências (chamada de conservação da ordenação MESs). O clustering hierárquico utilizan-do as métricas de similaridade propostas foi aplicado em 18 séries de dados de expressão gênica, totalizando 612 amostras, e os resultados foram comparados àqueles produzidos utilizando-se métricas tradicionais como a distância euclidiana e correlações de Pearson e Spearman. No ge-ral, a utilização das duas métricas propostas produziu resultados que superaram as demais: a si-milaridade MESs apresentou uma acurácia de cerca de 89% e a conservação da ordenação MESs de 80%, enquanto a melhor métrica tradicional para os dados utilizados foi a correlação de Pear-son que apresentou acurácia de 76%. Os resultados apresentados indicam que as métricas apre-sentadas são uma alternativa às métricas tradicionais, além de proverem dados que refletem características biologicamente significativas dos sistemas amostrados.The clustering algorithms are among the most utilized techniques in gene expression data analy-sis. Being an exploratory technique, clustering allows researchers to find out similar expression patterns among the variety of sampled tissues pointing out which sampled conditions are more similar than others. This work presents two methodologies to compute the similarity among whole samples of gene expression data utilizing only a fraction of the most expressed sequences (MESs) in each sample. Both similarity metrics are computed considering the expression ordering of the various sequences present in the samples. One of them privileges the sharing of the most expressed sequences (named MESs similarity). The other privileges the keeping of the expression ordering of the sequences (named MESs ordering conservation). Hierarchical clustering utilizing the proposed similarity metrics was applied in 18 gene expression data series summing up 612 samples and the results compared to those produced by some traditional metrics like Euclidian distance, Pearson, and Spearman correlations. Overall, the use of the two proposed metrics out-performed the others: the MESs similarity showed 89% accuracy and the MESs ordering conserva-tion 80% whereas the best traditional metric for the same data was Pearson correlation that yielded 76% accuracy. The results presented here indicate that the proposed metrics are an alter-native to the traditional ones. Besides, they produce data that reflect biologically significant fea-tures of the sampled systems.FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisporUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em BioinformaticaUFMGBrasilICB - DEPARTAMENTO DE BIOQUÍMICA E IMUNOLOGIABioinformáticaAprendizado de máquina não supervisionadoExpresssão gêneticaMétricaAprendizagem não-supervisionadaClusteringMétricas de similaridadeAmostras de dados de expressão gênicaClustering de amostras de dados de expressão gênica utilizando duas métricas de similaridade biologicamente inspiradasClustering of gene expression data samples using two biologically inspired similarity metricsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALtese-corrigida-final.pdftese-corrigida-final.pdfapplication/pdf2073005https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/55791/1/tese-corrigida-final.pdf0040f64b300384c5530008bfcb593b29MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/55791/2/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD521843/557912023-07-04 19:00:08.122oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2023-07-04T22:00:08Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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