Bu çalışma, Kıdemli ve Genç Teknolojik İnovasyon Ekibi (20210509055RQ), Guizhou Eyaleti Bilim ve Teknoloji Projeleri (ZK2023-297), Guizhou Eyaleti Sağlık Komisyonu Bilim ve Teknoloji Vakfı (gzwkj2023-565), Jilin Eyaleti Eğitim Departmanı Bilim ve Teknoloji Projesi (JJKH20220245KJ ve JJKH20220226SK), Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (U19A2061), Jilin Eyaleti Büyük Veri Akıllı Bilgi İşlem Anahtar Laboratuvarı tarafından desteklenmiştir (20180622002JC) ve Merkez Üniversiteler için Temel Araştırma Fonları, JLU. İnceleme editörüne ve üç isimsiz hakeme, bu protokolün titizliğini ve netliğini önemli ölçüde artırmada etkili olan yapıcı eleştirileri için en içten teşekkürlerimizi sunarız.

NOT: Aşağıdaki protokol, ana modüllerin bilişim analitik prosedürünün ve Python komutlarının ayrıntılarını açıklamaktadır. Şekil 2, bu protokolde kullanılan örnek komutlarla üç ana adımı göstermektedir ve daha fazla teknik ayrıntı için daha önce yayınlanmış çalışmalara26,38 bakın. Bir bilgisayar sisteminde normal bir kullanıcı hesabı altında aşağıdaki protokolü uygulayın ve yönetici veya ...

Transkriptomlarda Koyu Biyobelirteçleri Tanımlamak için GAT Çerçevesi

Protokolün 2. bölümü (mqTrans özelliklerini oluşturmak için önceden eğitilmiş HealthModel'i kullanın) bu protokol içindeki en kritik adımdır. Bölüm 1'de hesaplamalı çalışma ortamını hazırladıktan sonra, bölüm 2, önceden eğitilmiş büyük referans modeline dayalı bir transkriptomik veri kümesinin mqTrans görünümünü oluşturur. Bölüm 3, biyobelirteç tespitleri ve tahmin görevleri için oluşturulan mqTrans özelliklerinin seçilmesinin açıklayıcı bir örneğidir. Kullanıcılar, ...

Transkriptom, bir örnekteki tüm genlerin ekspresyonlarından oluşur ve mikrodizi ve RNA-seq1 gibi yüksek verimli teknolojilerle profillenebilir. Bir veri kümesindeki bir genin ekspresyon seviyelerine transkriptomik özellik denir ve fenotip ile kontrol grupları arasındaki bir transkriptomik özelliğin diferansiyel temsili, bu geni bu fenotipin bir biyobelirteci olarak tanımlar 2,3. Transkriptomik biyobelirteçler, hastalık teşhisi4, biyolojik mekanizma5 ve sağkalım analizi 6,7 vb. araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Sağlıklı dokulardaki gen aktivite paternleri yaşamlar hakkında önemli bilgiler taşır 8,9. Bu kalıplar paha biçilmez içgörüler sunar ve iyi huylu bozuklukların10,11 ve ölümcül hastalıkların12 karmaşık gelişimsel yörüngelerini anlamak için ideal referanslar olarak hareket eder. Genler birbirleriyle etkileşime girer ve transkriptomlar, karmaşık etkileşimlerinden sonraki son ekspresyon seviyelerini temsil eder. Bu tür kalıplar, transkripsiyonel düzenleme ağı13 ve metabolizma ağı14 vb. olarak formüle edilmiştir. Haberci RNA'ların (mRNA'lar) ekspresyonları, transkripsiyon faktörleri (TF'ler) ve uzun intergenik kodlamayan RNA'lar (lincRNA'lar) tarafından transkripsiyonel olarak düzenlenebilir15,16,17. Konvansiyonel diferansiyel ekspresyon analizi, özellikler arası bağımsızlık varsayımıyla bu tür karmaşık gen etkileşimlerini göz ardı etmiştir18,19.
Grafik sinir ağlarındaki (GNN'ler) son gelişmeler, kanser çalışmaları20 için OMIC tabanlı verilerden önemli bilgilerin çıkarılmasında, örneğin birlikte ekspresyon modüllerinintanımlanmasında 21 olağanüstü bir potansiyel olduğunu göstermektedir. GNN'lerin doğuştan gelen kapasitesi, onları genler arasındaki karmaşık ilişkileri ve bağımlılıkları modellemek için ideal kılar22,23.
Biyomedikal çalışmalar genellikle kontrol grubuna karşı bir fenotipi doğru bir şekilde tahmin etmeye odaklanır. Bu tür görevler genellikle ikili sınıflandırmalar 24,25,26 olarak formüle edilir. Burada, iki sınıf etiketi genellikle 1 ve 0, doğru ve yanlış, hatta pozitif ve negatif27 olarak kodlanır.
Bu çalışma, önceden eğitilmiş grafik-dikkat ağı (GAT) referans modeline dayalı bir transkriptom veri kümesinin transkripsiyonel düzenleme (mqTrans) görünümünü oluşturmak için kullanımı kolay bir protokol sağlamayı amaçlamıştır. Daha önce yayınlanmış bir çalışma26'dan çok görevli GAT çerçevesi, transkriptomik özellikleri mqTrans özelliklerine dönüştürmek için kullanıldı. Düzenleyici faktörlerden (TF'ler ve lincRNA'lar) hedef mRNA'lara transkripsiyon düzenlemelerini kantitatif olarak ölçen referans modeli (HealthModel) önceden eğitmek için Kaliforniya Üniversitesi, Santa Cruz (UCSC) Xena platform28'den sağlıklı transkriptomlardan oluşan geniş bir veri seti kullanıldı. Oluşturulan mqTrans görünümü, tahmin modelleri oluşturmak ve karanlık biyobelirteçleri tespit etmek için kullanılabilir. Bu protokol, açıklayıcı bir örnek olarak Kanser Genom Atlası (TCGA) veritabanı29'dan kolon adenokarsinomu (COAD) hasta veri setini kullanır. Bu bağlamda, evre I veya II'deki hastalar negatif örnekler olarak kategorize edilirken, evre III veya IV'teki hastalar pozitif örnekler olarak kabul edilir. 26 TCGA kanser türü arasında karanlık ve geleneksel biyobelirteçlerin dağılımları da karşılaştırılmıştır.
HealthModel işlem hattının açıklaması Bu protokolde kullanılan metodoloji, Şekil 1'de belirtildiği gibi daha önce yayınlanmış çerçeve26'ya dayanmaktadır. Başlamak için kullanıcıların giriş veri kümesini hazırlaması, önerilen HealthModel işlem hattına beslemesi ve mqTrans özelliklerini edinmesi gerekir. Ayrıntılı veri hazırlama talimatları protokol bölümünün 2. bölümünde verilmiştir. Daha sonra, kullanıcılar mqTrans özelliklerini orijinal transkriptomik özelliklerle birleştirme veya yalnızca oluşturulan mqTrans özellikleriyle devam etme seçeneğine sahiptir. Üretilen veri kümesi daha sonra bir özellik seçim sürecine tabi tutulur ve kullanıcılar, sınıflandırma için k kat çapraz doğrulamada k için tercih ettikleri değeri seçme esnekliğine sahiptir. Bu protokolde kullanılan birincil değerlendirme ölçütü doğruluktur.
HealthModel26, transkriptomik özellikleri üç farklı gruba ayırır: TF (Transkripsiyon Faktörü), lincRNA (uzun intergenik kodlamayan RNA) ve mRNA (haberci RNA). TF özellikleri, İnsan Protein Atlası30,31'de bulunan ek açıklamalara göre tanımlanır. Bu çalışma, GTEx veri kümesi32'deki lincRNA'ların ek açıklamalarını kullanır. KEGG veri tabanındaki33 üçüncü seviye yollara ait genler, mRNA özellikleri olarak kabul edilir. Bir mRNA özelliği, TRRUST veri tabanında34 belgelendiği gibi bir hedef gen için düzenleyici roller sergiliyorsa, TF sınıfına yeniden sınıflandırıldığını belirtmekte fayda var.
Bu protokol ayrıca düzenleyici faktörlerin (regulatory_geneIDs.csv) ve hedef mRNA'nın (target_geneIDs.csv) gen kimlikleri için iki örnek dosyayı manuel olarak oluşturur. Düzenleyici özellikler (TF'ler ve lincRNA'lar) arasındaki ikili mesafe matrisi, Pearson korelasyon katsayıları ile hesaplanır ve popüler araç ağırlıklı gen ortak ekspresyon ağı analizi (WGCNA)36 (adjacent_matrix.csv) ile kümelenir. Kullanıcılar, bir transkriptomik veri kümesinin mqTrans görünümünü oluşturmak için bu örnek yapılandırma dosyalarıyla birlikte HealthModel işlem hattını doğrudan kullanabilir.
HealthModel'in teknik detayları HealthModel, TF'ler ve lincRNA'lar arasındaki karmaşık ilişkileri bir grafik olarak temsil eder, girdi özellikleri V ile gösterilen köşeler ve E olarak gösterilen köşeler arası kenar matrisi olarak hizmet eder. Her numune, VK×1 olarak sembolize edilen K düzenleyici özelliklerle karakterize edilir. Spesifik olarak, veri kümesi 425 TF ve 375 lincRNA'yı kapsıyordu ve bu da K = 425 + 375 = 800'lük bir örnek boyutsallığı ile sonuçlandı. Kenar matrisi E'yi oluşturmak için, bu çalışma popüler araç WGCNA35'i kullandı. ve <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq02.jpg" style="margin: auto;">olarak <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq01.jpg" style="margin: auto;"> temsil edilen iki köşeyi birbirine bağlayan ikili ağırlık, Pearson korelasyon katsayısı ile belirlenir. Gen düzenleyici ağ, önemli fonksiyonel rollere sahip hub genlerinin varlığı ile karakterize edilen ölçeksiz bir topoloji36 sergiler. İki özellik veya köşe <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq01.jpg" style="margin: auto;"> arasındaki korelasyonu ve <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq02.jpg" style="margin: auto;">topolojik örtüşme ölçüsünü (TOM) kullanarak aşağıdaki gibi hesaplıyoruz:
<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq03.jpg" style="margin: auto;">(1)
<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq04.jpg" style="margin: auto;">(2)
Yumuşak eşik β , WGCNA paketinden 'pickSoft Threshold' işlevi kullanılarak hesaplanır. Kuvvet üstel fonksiyonu aij uygulanır, burada <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq05.jpg" style="margin: auto;"> i ve j hariç bir geni temsil eder ve <img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq06.jpg" style="margin: auto;"> köşe bağlantısını temsil eder. WGCNA, transkriptomik özelliklerin ekspresyon profillerini, yaygın olarak kullanılan bir farklılık ölçüsü kullanarak birden fazla modülde kümeler (<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq07.jpg" style="margin: auto;">37.
HealthModel çerçevesi başlangıçta çok görevli bir öğrenme mimarisiolarak tasarlanmıştır 26. Bu protokol yalnızca transkriptomik mqTrans görünümünün oluşturulması için model ön eğitim görevini kullanır. Kullanıcı, göreve özgü ek transkriptomik örneklerle çoklu görev grafiği dikkat ağı altında önceden eğitilmiş HealthModel'i daha da iyileştirmeyi seçebilir.
Özellik seçimi ve sınıflandırmasının teknik detayları Özellik seçim havuzu, on bir özellik seçimi (FS) algoritması uygular. Bunlardan üçü filtre tabanlı FS algoritmalarıdır: Maksimum Bilgi Katsayısını (SK_mic) kullanarak K en iyi özelliklerini seçmek, MIC'nin FPR'sine (SK_fpr) göre K özelliklerini seçmek ve MIC'nin en yüksek yanlış keşif oranına sahip K özelliklerini seçmek (SK_fdr). Ek olarak, üç ağaç tabanlı FS algoritması, Gini indeksi (DT_gini), uyarlanabilir artırılmış karar ağaçları (AdaBoost) ve rastgele orman (RF_fs) içeren bir karar ağacı kullanarak bireysel özellikleri değerlendirir. Havuz ayrıca iki sarmalayıcı yöntemi içerir: Doğrusal destek vektör sınıflandırıcısı (RFE_SVC) ile özyinelemeli özellik eleme ve lojistik regresyon sınıflandırıcısı (RFE_LR) ile özyinelemeli özellik eleme. Son olarak, iki ekleme algoritması dahil edilmiştir: en üst sıradaki L1 özellik önem değerlerine (lSVC_L1) sahip doğrusal SVC sınıflandırıcısı ve en üst sıradaki L1 özellik önem değerlerine (LR_L1) sahip lojistik regresyon sınıflandırıcısı.
Sınıflandırıcı havuzu, sınıflandırma modelleri oluşturmak için yedi farklı sınıflandırıcı kullanır. Bu sınıflandırıcılar, doğrusal destek vektör makinesi (SVC), Gauss Naïve Bayes (GNB), lojistik regresyon sınıflandırıcısı (LR), k-en yakın komşu, k varsayılan olarak 5'e ayarlanmış (KNN), XGBoost, rastgele orman (RF) ve karar ağacından (DT) oluşur.
Veri kümesinin trene rastgele bölünmesi: test alt kümeleri komut satırında ayarlanabilir. Gösterilen örnek, tren: test = 8: 2 oranını kullanır.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Anaconda</td>
			<td>Anaconda</td>
			<td>version 2020.11</td>
			<td>Python programming platform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Computer</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Any general-purpose computers satisfy the requirement</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GPU card</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Any general-purpose GPU cards with the CUDA computing library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>pytorch</td>
			<td>Pytorch</td>
			<td>version 1.13.1</td>
			<td>Software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>torch-geometric</td>
			<td>Pytorch</td>
			<td>version 2.2.0</td>
			<td>Software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

generating the transcriptional regulation view of transcriptomic features for prediction task and dark biomarker detection on small datasets

Transkriptom, bir örnekteki birçok genin ekspresyon seviyelerini temsil eder ve biyolojik araştırmalarda ve klinik uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır. Araştırmacılar genellikle bir fenotip grubu ile bir kontrol grubu örneklem arasında farklı temsillere sahip transkriptomik biyobelirteçlere odaklandılar. Bu çalışma, referans örneklerin karmaşık genler arası etkileşimlerini öğrenmek için çok görevli bir grafik-dikkat ağı (GAT) öğrenme çerçevesi sunmuştur. Bağımsız test transkriptomlarının model tabanlı kantitatif transkripsiyonel düzenleme (mqTrans) görünümünü oluşturmak için doğrudan kullanılabilecek sağlıklı örnekler (HealthModel) üzerinde gösterici bir referans modeli önceden eğitildi. Transkriptomların oluşturulan mqTrans görünümü, tahmin görevleri ve karanlık biyobelirteç tespiti ile gösterildi. Ortaya çıkan "karanlık biyobelirteç" terimi, karanlık bir biyobelirteçin mqTrans görünümünde diferansiyel temsil gösterdiği, ancak orijinal ekspresyon seviyesinde diferansiyel ekspresyon göstermediği tanımından kaynaklanmıştır. Diferansiyel ekspresyonun olmaması nedeniyle geleneksel biyobelirteç tespit çalışmalarında karanlık bir biyobelirteç her zaman göz ardı edilmiştir. HealthModelPipe işlem hattının kaynak kodu ve kılavuzu http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php'dan indirilebilir.

Transcriptome consists of the expressions of all the genes in a sample and may be profiled by high-throughput technologies like microarray and RNA-seq1. The expression levels of one gene in a dataset are called a transcriptomic feature, and the differential representation of a transcriptomic feature between the phenotype and control groups defines this gene as a biomarker of this phenotype2,3. Transcriptomic biomarkers have been extensively utilized in the investigations of disease diagnosis4, biological mechanism5, and survival analysis6,7, etc.
Gene activity patterns in the healthy tissues carry crucial information about the lives8,9. These patterns offer invaluable insights and act as ideal references for understanding the complex developmental trajectories of benign disorders10,11 and lethal diseases12. Genes interact with each other, and transcriptomes represent the final expression levels after their complicated interactions. Such patterns are formulated as transcriptional regulation network13 and metabolism network14, etc. The expressions of messenger RNAs (mRNAs) can be transcriptionally regulated by transcription factors (TFs) and long intergenic non-coding RNAs (lincRNAs)15,16,17. Conventional differential expression analysis ignored such complex gene interactions with the assumption of inter-feature independence18,19.
Recent advancements in graph neural networks (GNNs) demonstrate extraordinary potential in extracting important information from OMIC-based data for cancer studies20, e.g., identifying co-expression modules21. The innate capacity of GNNs renders them ideal for modeling the intricate relationships and dependencies among genes22,23.
Biomedical studies often focus on accurately predicting a phenotype against the control group. Such tasks are commonly formulated as binary classifications24,25,26. Here, the two class labels are typically encoded as 1 and 0, true and false, or even positive and negative27.
This study aimed to provide an easy-to-use protocol for generating the transcriptional regulation (mqTrans) view of a transcriptome dataset based on the pre-trained graph-attention network (GAT) reference model. The multitask GAT framework from a previously published work26 was used to transform transcriptomic features to the mqTrans features. A large dataset of healthy transcriptomes from the University of California, Santa Cruz (UCSC) Xena platform28 was used to pre-train the reference model (HealthModel), which quantitatively measured the transcription regulations from the regulatory factors (TFs and lincRNAs) to the target mRNAs. The generated mqTrans view could be used to build prediction models and detect dark biomarkers. This protocol utilizes the colon adenocarcinoma (COAD) patient dataset from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database29 as an illustrative example. In this context, patients in stages I or II are categorized as negative samples, while those in stages III or IV are considered positive samples. The distributions of dark and traditional biomarkers across the 26 TCGA cancer types are also compared.
Description of the HealthModel pipeline 
The methodology employed in this protocol is based on the previously published framework26, as outlined in Figure 1. To commence, users are required to prepare the input dataset, feed it into the proposed HealthModel pipeline, and obtain mqTrans features. Detailed data preparation instructions are provided in section 2 of the protocol section. Subsequently, users have the option to combine mqTrans features with the original transcriptomic features or proceed with the generated mqTrans features only. The produced dataset is then subjected to a feature selection process, with users having the flexibility to choose their preferred value for k in k-fold cross-validation for classification. The primary evaluation metric utilized in this protocol is accuracy.
HealthModel26 categorizes the transcriptomic features into three distinct groups: TF (Transcription Factor), lincRNA (long intergenic non-coding RNA), and mRNA (messenger RNA). The TF features are defined based on the annotations available in the Human Protein Atlas30,31. This work utilizes the annotations of lincRNAs from the GTEx dataset32. Genes belonging to the third-level pathways in the KEGG database33 are considered as mRNA features. It is worth noting that if an mRNA feature exhibits regulatory roles for a target gene as documented in the TRRUST database34, it is reclassified into the TF class.
This protocol also manually generates the two example files for the gene IDs of regulatory factors (regulatory_geneIDs.csv) and target mRNA (target_geneIDs.csv). The pairwise distance matrix among the regulatory features (TFs and lincRNAs) is calculated by the Pearson correlation coefficients and clustered by the popular tool weighted gene co-expression network analysis (WGCNA)36 (adjacent_matrix.csv). Users can directly utilize the HealthModel pipeline together with these example configuration files to generate the mqTrans view of a transcriptomic dataset.
Technical details of HealthModel 
HealthModel represents the intricate relationships among TFs and lincRNAs as a graph, with the input features serving as the vertices denoted by V and an inter-vertex edge matrix designated as E. Each sample is characterized by K regulatory features, symbolized as VK&#215;1. Specifically, the dataset encompassed 425 TFs and 375 lincRNAs, resulting in a sample dimensionality of K = 425 + 375 = 800. To establish the edge matrix E, this work employed the popular tool WGCNA35. The pairwise weight linking two vertices represented as <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq01.jpg" style="margin: auto;" /> and <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq02.jpg" style="margin: auto;" />, is determined by the Pearson correlation coefficient. The gene regulatory network exhibits a scale-free topology36, characterized by the presence of hub genes with pivotal functional roles. We compute the correlation between two features or vertices, <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq01.jpg" style="margin: auto;" /> and <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq02.jpg" style="margin: auto;" />, using the topological overlap measure (TOM) as follows:
<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq03.jpg" style="margin: auto;" />&#160; &#160; &#160;(1)
<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq04.jpg" style="margin: auto;" />&#160; &#160; &#160;(2)
The soft threshold&#160;&#946; is calculated using the &#39;pickSoft Threshold&#39; function from the WGCNA package. The power exponential function aij is applied, where <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq05.jpg" style="margin: auto;" />&#160;represents a gene excluding i&#160;and j, and <img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq06.jpg" style="margin: auto;" /> represents the vertex connectivity. WGCNA clusters the expression profiles of the transcriptomic features into multiple modules using a commonly employed dissimilarity measure (<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/66030/66030eq07.jpg" style="margin: auto;" />37.
The HealthModel framework was originally designed as a multitask learning architecture26. This protocol only utilizes the model pre-training task for the construction of the transcriptomic mqTrans view. The user may choose to further refine the pre-trained HealthModel under the multitask graph attention network with additional task-specific transcriptomic samples.
Technical details of feature selection and classification 
The feature selection pool implements eleven feature selection (FS) algorithms. Among them, three are filter-based FS algorithms: selecting K best features using the Maximal Information Coefficient (SK_mic), selecting K features based on the FPR of MIC (SK_fpr), and selecting K features with the highest false discovery rate of MIC (SK_fdr). Additionally, three tree-based FS algorithms assess individual features using a decision tree with the Gini index (DT_gini), adaptive boosted decision trees (AdaBoost), and random forest (RF_fs). The pool also incorporates two wrapper methods: Recursive feature elimination with the linear support vector classifier (RFE_SVC) and recursive feature elimination with the logistic regression classifier (RFE_LR). Finally, two embedding algorithms are included: linear SVC classifier with the top-ranked L1 feature importance values (lSVC_L1) and logistic regression classifier with the top-ranked L1 feature importance values (LR_L1).
The classifier pool employs seven different classifiers to build classification models. These classifiers comprise linear support vector machine (SVC), Gaussian Na&#239;ve Bayes (GNB), logistic regression classifier (LR), k-nearest neighbor, with k set to 5 by default (KNN), XGBoost, random forest (RF), and decision tree (DT).
The random split of the dataset into the train: test subsets can be set in the command line. The demonstrated example uses the ratio of train: test = 8: 2.

Yazar Spotlight: İntergenik Etkileşimlerin Hastalığı Tanımlayan Karanlık Biyobelirteçler Üzerindeki Etkisi

Küçük Veri Kümelerinde Tahmin Görevi ve Karanlık Biyobelirteç Tespiti için Transkriptomik Özelliklerin Transkripsiyonel Düzenleme Görünümünün Oluşturulması

Our research focuses on the intergenetic interactions on disease. We found that many genes have complex, intertwined relationships with each other. By exploring these relationships, we aim in making more precise diagnosis in disease treatment and management.We found that many dark biomarkers which traditional, conventional methods ignored, unsupported by many medical literatures. This indicates that approach can further assist biologists in reducing time cycle for biomarker screening. The biggest challenge during the experiment was addressing the issue of small sample sizes of different disease types.To overcome this difficulty, we collected as many healthy samples as possible to train a reference model, which we called health model.

Transkriptomik veri setinin mqTrans görünümünün değerlendirilmesi Test kodu, transkriptomik veri kümesinin oluşturulan mqTrans görünümünün sınıflandırma görevine nasıl katkıda bulunduğunu değerlendirmek için on bir özellik seçimi (FS) algoritması ve yedi sınıflandırıcı kullanır (Şekil 6). Test veri seti, Kanser Genom Atlası (TCGA) veri tabanından 317 kolon adenokarsinomundan (COAD)oluşmaktadır 29. Evre I veya II'...

Watch this Scientific Journal Video about Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers at JoVE.com

Burada, transkriptomik verileri bir mqTrans görünümüne dönüştürmek için karanlık biyobelirteçlerin tanımlanmasını sağlayan bir protokol sunuyoruz. Konvansiyonel transkriptomik analizlerde diferansiyel olarak ifade edilmese de, bu biyobelirteçler mqTrans görünümünde diferansiyel ekspresyon sergiler. Yaklaşım, daha önce gözden kaçan biyobelirteçleri ortaya çıkaran geleneksel yöntemlere tamamlayıcı bir teknik olarak hizmet eder.

Transcriptome represents the expression levels of many genes in a sample and has been widely used in biological research and clinical practice. ...

Araştırmamız hastalıklar üzerindeki intergenetik etkileşimlere odaklanmaktadır. Birçok genin birbiriyle karmaşık, iç içe geçmiş ilişkileri olduğunu bulduk. Bu ilişkileri araştırarak, hastalık tedavisi ve yönetiminde daha kesin tanı koymayı amaçlıyoruz.Geleneksel, konvansiyonel yöntemlerin göz ardı ettiği birçok karanlık biyobelirteçin birçok tıbbi literatür tarafından desteklenmediğini tespit ettik. Bu, yaklaşımın biyologlara biyobelirteç taraması için zaman döngüsünü azaltmada daha fazla yardımcı olabileceğini göstermektedir. Deney sırasındaki en büyük zorluk, farklı hastalık türlerinin küçük örneklem büyüklükleri sorununu ele almaktı.Bu zorluğun üstesinden gelmek için, sağlık modeli olarak adlandırdığımız bir referans modeli eğitmek için mümkün olduğunca çok sayıda sağlıklı örnek topladık.

Küçük Veri Kümelerinde Tahmin Görevi ve Karanlık Biyobelirteç Tespiti için Transkriptomik Özelliklerin Transkripsiyonel Düzenleme Görünümünün Oluşturulması

Abstract