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

Özet

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.

Özet

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.

Giriş

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

Protokol

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 çalışmalara^26,38 bakın. Bir bilgisayar sisteminde normal bir kullanıcı hesabı altında aşağıdaki protokolü uygulayın ve yönetici veya kök hesabı kullanmaktan kaçının. Bu bir hesaplama protokolüdür ve biyomedikal tehlikeli faktörleri yoktur.

1. Python ortamını hazırlayın

1. Sana....

Tartışmalar

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, .......

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
Anaconda	Anaconda	version 2020.11	Python programming platform
Computer	N/A	N/A	Any general-purpose computers satisfy the requirement
GPU card	N/A	N/A	Any general-purpose GPU cards with the CUDA computing library
pytorch	Pytorch	version 1.13.1	Software
torch-geometric	Pytorch	version 2.2.0	Software