遺伝子工学の進歩
オープンアクセス

概要

遺伝子相互作用を融合して分類分析における疾患判別を改善する

Ji-Gang Zhang, Jian Li, Wenlong Tang and Hong-Wen Deng

通常、遺伝子間には、公衆衛生上重要な疾患に関連する強い統計的相互作用が存在することが観察されています。遺伝子相互作用は、疾患分類の精度向上に潜在的に寄与する可能性があります。特に、異なるクラス間での遺伝子発現の差が十分に大きくない場合は、疾患分類分析に遺伝子相互作用を利用することがより重要です。しかし、分類分析におけるほとんどの遺伝子選択アルゴリズムは、クラス間で発現レベルに差がある遺伝子にのみ焦点を当てており、遺伝子相互作用からの識別情報は無視しています。本研究では、遺伝子選択手順中に遺伝子相互作用を考慮できる2段階アルゴリズムを開発します。その最大の利点は、
「ベイズ誤差」を遺伝子選択基準として使用することにより、遺伝子相互作用と遺伝子発現の差からの識別情報を利用できることです。シミュレートされたマイクロアレイデータセットと実際のマイクロアレイデータセットを使用して、遺伝子相互作用が分類精度を向上させる能力を実証し、提案されたアルゴリズムが、非常に正確な分類結果をもたらしながら、情報量の多い遺伝子セットを生成できることを示しました。したがって、本研究は、将来のヒト疾患識別の遺伝子選択アルゴリズムに新しい視点を与える可能性があります。