Analysis of Global Gene Expression using Linear Regression

การวิเคราะห์การแสดงออกของยีนโดยใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้น

Name: Asawin Meechai

Name: พิชาภัค อุทัยไพศาลวงศ์

keyword: Linear Regression

Abstract: Network reconstruction of biological entities representing the complex cellular system is very important for understanding biological processes and the organizational principles of biological systems. In this study we aim at applying linear regression to find the correlation between genes, reconstruct a gene association network, and explore functionally linked genes from a set of time-series cDNA microarray data of Saccharomyces cerevisia (diauxic shift condition). First, to test the reliability ofthe method, the predicted gene pairs based on the linear regression were compared with those based on Pearson and Spearman correlations. From the results, the associated genes from the linear regression are almost a subset of those obtained from the Pearson correlation method. Comparisons of the predicted genes association with the known interaction show that the three methods have similar predictive powers. Next, a linear regression program was developed to construct a gene association network, illustrated by using the Cytoscape software. The network can represent the linear association between some genes which have the functional relation in the diauxic shift process, and it could guide us to predict the functional associations ofgene or function of unknown genes. Moreover, the linearly correlation matrix was generated to analyze the functionally linked genes. The results indicate that genes functioning in the cyclic pathways such as the TCA-cycle and the Glyoxylate cycle tend to be linearly associated.

Abstract: การสร้างเครือข่ายร่างแหทางชีววิทยาแสดงให้เห็นระบบการทำงานที่มีความซับซ้อนภายในเซลล์ อันเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับความเข้าใจกระบวนการทำงานทางชีววิทยาและองค์ประกอบที่สำคัญของระบบสิ่งมีชีวิต ในการศึกษานี้เรามี วัตถุประสงค์ในการประยุกต์วิธีการถดถอยเชิงเส้นเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างยีน สร้างเครือข่ายความสัมพันธ์ของยีน และ การสำรวจหายีนที่มีการทำงานที่เกี่ยวข้องกัน (functionally linked gene) จากชุดอนุกรมข้อมูล (gene association network) จากข้อมูลซีดีเอ็นเอไมโครอาเรย์ของ Saccharomyces cerevisia ในสภาวะที่น้ำตาล กลูโคสถูกใช้หมด และเซลล์ต้องเปลี่ยนมาใช้เอทานอลเป็นสารตั้งต้นในการสังเคราะห์พลังงานภายในเซลล์ (diauxic shift) เพื่อทดสอบความน่าเชื่อถือของวิธีการถดถอยเชิงเส้น คู่ยีนที่ถูกทำนายว่ามีความสัมพันธ์แบบเส้นตรงโดยใช้ วิธีการเชิงถดถอยจะถูกเปรียบเทียบกับคู่ยีนที่มีความสัมพันธ์จากวิธีของ Pearson และ Spearman จากผลการทดลอง คู่ยีนที่มีความสัมพันธ์แบบเส้นตรงจากวิธีการเชิงถดถอยนั้นเกือบเป็นกลุ่มย่อย ของจำนวนคู่ของยีนที่มีความสัมพันธ์กัน โดยวิธีการหาความสัมพันธ์แบบ Pearson และจากการเปรียบเทียบการของคู่ยีนที่ทำนายความสัมพันธ์กับคู่ของยีนที่รู้ ว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างแน่ชัดแล้ว แสดงให้เห็นว่าทั้งสามวิธีมีประสิทธิภาพในการทำนายความสัมพันธ์ของคู่ยีนได้ ใกล้เคียงกัน ลำดับถัดมาเราได้สร้างโปรแกรมสำหรับการสร้างเครือข่ายความสัมพันธ์ของยีนที่ความสัมพันธ์จากวิธีการ เชิงถดถอย เพื่อสร้างเครือข่ายความสัมพันธ์ของยีน ซึ่งผลได้ถูกนำเสนอในรูปของเครือข่ายโดยซอฟแวร์ Cytoscape เครือข่ายที่สร้างขึ้นสามารถแสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างยีนจำนวนหนึ่งซึ่งมีหน้าที่เกี่ยวข้องกันในสภาวะที่ น้ำตาลกลูโคสถูกใช้หมด และเซลล์ต้องเปลี่ยนมาใช้เอทานอลเป็นสารตั้งต้นในการสังเคราะห์พลังงานภายในเซลล์ และ เครือข่ายดังกล่าวยังสามารถใช้ในการทำนายหน้าที่ของยีนที่ยังไม่ทราบมาก่อนได้ พร้อมกันนี้เมตริกซ์ความสัมพันธ์เชิง เส้นได้สร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์ยีนที่มีหน้าที่เกี่ยวข้องกันจากความสัมพันธ์เชิงเส้น ผลชี้ให้เห็นว่ามีเพียงยีนในวิถีเมตาบอ ลิซึมที่เป็นวัฎจักรเท่านั้นที่มีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง นั้นก็คือ TCA-cycle และวัฎจักรไกลออกซิเลต

King Mongkut's University of Technology Thonburi. KMUTT Library.

Address: BANGKOK

Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th

Name: Asawin Meechai

Role: Advisor

Created: 2005

Modified: 2010-09-23

Issued: 2010-09-21

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: BIF31

eng

DegreeName: Master of Science

Level: Master's Degree

Descipline: Bioinformatics

Grantor: King Mongkut's University of Technology Thonburi

©copyrights King Mongkut's University of Technology Thonburi

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	BIF31.pdf	3.06 MB	138	2024-02-29 20:57:47
2	BIF31ab(I).pdf	49.6 KB	56	2020-04-19 14:58:27
3	BIF31ab(II).pdf	49.13 KB	41	2020-11-23 11:24:06

ใช้เวลา

0.034975 วินาที