Model Regresi untuk Pembinaan Semula Rangkaian Pengawal Atur Gen

by Faridah Hani Mohamed Salleh, Suhaila Zainudin & Mohd Firdaus Raih

Publisher - Penerbit UKM

Category - General Academics

Pembinaan semula RPAG (rangkaian pengawal atur gen) ialah proses mengenal pasti hubungan antara gen berdasarkan data menggunakan analisis pengkomputeran. Pembinaan semula RPAG adalah proses mencabar kerana melibatkan data yang dipengaruhi hingar dan saiz pemerhatian terhad. Ketidaktepatan ramalan pada motif lata merupakan sebab utama mengapa model pembinaan semula RPAG yang dicipta sebelum ini mengalami penurunan prestasi. Ralat lata ditakrifkan sebagai kesalahan ramalan pada motif lata, di mana hubungan tidak langsung disalahtafsirkan sebagai hubungan langsung. Ralat lata berlaku kerana hubungan langsung yang wujud antara gen memberikan isyarat yang kuat sehingga mengaburi petanda lain yang mungkin wujud bagi kkan hubungan sebenar gen. Kewujudan gen yang tidak berkaitan dalam pengiraan juga menyukarkan pengenalpastian hubungan gen sebenar. Model Hingar Gaussian (MHG), Pekali Kolerasi Pearson (PKP), Pearson&Gaussian (P&G) dan Regresi Linear Berbilang (RLB) telah digunakan ke atas data sintetik. Kekurangan pada semua model yang diuji telah mencetuskan pembangunan model pintar P-CALS berasaskan KDTS. P-CALS terdiri daripada dua kaedah bermula dengan mengenal pasti gen peramal bererti pleh, APK. Ger peramal tersebut diumpukkan pada KOTS bersama-sama gen peramal yang dikenal pasti oleh UKMA. Prestasi P-CALS diuji dengan RPAG berskala genom E. coli, S. cerevisiae dar det data siliko. P-CA mencatatkan keputusan yang baik dengan kesemua sub jaringan mencatatkan nilai AUROC melebihi 0.5, dengan 82.31% pemboleh ubah bererti dan hubungan gen dikenal pasti pada jaringan paling kompleks. Kajian pada set deti sebenar seterusnya diperluaskan untuk mengkaji keefisyenan P-CALS dalam menangani ralat lata dengan menggunakan prosedur yang telah diusulkan.

Please login to borrow the book. Preview