موضوع مقاله: شبکه هم‌بیانی ژن‌ها | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه هم‌بیانی ژن‌ها | مقدمه: همچنین بین دو راس یال وجود دارد، اگر و تنها اگر رابطه هم‌بیانی معناداری میان ژن‌های متناظر آن دو رأس موجود باشد. | ## بخش 1: شبکه هم‌بیانی ژن‌ها | در این‌جا منظور از هم‌بیانی این است که الگوی بیان دو ژن، به معنای کم یا زیاد شدن بیان آن‌ها یکسان باشد. شبکه‌های هم‌بیانی ژن‌ها به کمک مجموعه داده‌ای از بیان تعدادی ژن در نمونه‌های مختلف بدست می‌آید. از آن‌جا که شبکه هم‌بیانی ژن‌ها یک گراف بدون جهت است، یک روش مناسب برای نمایش آن ماتریس همسایگی است. در این روش اگر هم‌بیانی دو ژن از آستانه‌ای مشخص بالاتر باشد بین آن‌ها یال متصور می‌شویم و درایه‌های ماتریس همسایگی صفر یا یک هستند. همچنین می‌توان مدلی پیچیده‌تر برای شبکه هم‌بیانی ژن‌ها متصور شد که در آن یال‌ها وزنی در بازه داشته باشند. در مقابل این روش به روش قبلی که یال‌ها وزن نداشتند، استفاده از آستانه سخت گفته می‌شود. در روش آستانه سخت ممکن است یک مقدار اختلاف کمی با آستانه داشته باشد و از آن کمتر باشد، در این صورت یال مربوط به این مقدار ترسیم نمی‌شود که از معایب این روش محسوب می‌شود. همچنین از نظر زیستی معنی‌دارتر است که رابطه هم‌بیانی دو ژن را با یک‌وزن مشخص کنیم. البته باید توجه داشت در مقابل دقت بیشتری که در شبکه‌های وزن‌دار بدست می‌آید، تحلیل گراف حاصل سخت‌تر می‌شود. برای نمونه این شبکه‌ها می‌توانند ابزاری مناسب در شناختن ژن‌هایی باشند که کارکرد زیستی آنان چندان مشخص شده نیست. | ## بخش 2: شبکه هم‌بیانی ژن‌ها | همچنین این شبکه‌ها می‌توانند در تحلیل ارتباط مکانیزم‌های مولکولی و فرایندهای زیستی مفید واقع شوند. در حال حاضر شبکه‌های بسیاری توسط داده‌های حاصل از ریزآرایه دی‌ان‌ای تولید شده‌اند. ساختن شبکه هم‌بیانی ژن‌ها ساخت شبکه‌های هم‌بیانی ژن‌ها به کمک دادهٔ بیان مجموعه‌ای از ژن‌ها در تعدادی نمونه انجام می‌شود. برای این کار ابتدا بیان مجموعه‌ای از ژن‌ها را در نمونه‌های مختلف اندازه‌گیری می‌شود. اطلاعات بیان ژن در نمونه‌های مختلف را می‌توان در یک ماتریس که ستون‌های آن متناظر با نمونه‌ها و سطرهای آن متناظر با ژن‌هاست، نمایش داد. سپس به کمک دادهٔ بدست آمده، امتیازی تحت عنوان امتیاز شباهت میان هر دو ژن محاسبه می‌شود. این امتیازها را می‌توان در یک ماتریس مربعی، که سطرها و ستون‌های آن متناظر با ژن‌ها هستند، ذخیره کرد. سپس برای هر دو ژنی که امتیاز شباهت آن‌ها از یک آستانه مشخص بیشتر بود، یک یال در گراف متناظر قرار داده می‌شود. برای بدست آوردن ماتریس همسایگی گراف کافی است در ماتریس شباهت ژن‌ها، درایه‌های بزرگ‌تر مساوی از آستانه را به یک و بقیه درایه‌ها به صفر تبدیل شوند. برای ساختن شبکه هم‌بیانی ژن‌ها باید روش محاسبه امتیاز شباهت و محاسبه آستانه مشخص شوند. | ## بخش 3: شبکه هم‌بیانی ژن‌ها | محاسبه امتیاز شباهت میزان بیان یک ژن در نمونه‌های مختلف را می‌توان به صورت یک بردار نمایش داد. پس برای محاسبه امتیاز شباهت دو ژن، باید امتیازی را بین دو بردار بیان ژن محاسبه کنیم. برای محاسبه این امتیاز می‌توان از روش‌هایی مانند ضریب همبستگی پیرسون، ضریب همبستگی رتبه‌ای اسپیرمن و اطلاعات متقابل استفاده کرد که امتیاز حاصل از تمام این روش‌ها در بازه یا قرار دارد. در برخی موارد نیز امتیازهایی محاسبه می‌شوند که این ویژگی را ندارند، یک نمونه از چنین امتیازهایی فاصله اقلیدسی است. در برخی از موارد نیز از روش‌هایی بر مبنای همبستگی جزئی مانند مدل‌های گاوسی گرافیکی استفاده می‌شود. محاسبه آستانه یکی از روش‌های ساده محاسبه آستانه ثابت گرفتن اندازه شبکه (تعداد یال‌های گراف متناظر) است. در روش دیگر به جای تعیین آستانه برای امتیاز شباهت، آستانه‌ای برای سطح معنادار بودن امتیاز تعیین می‌شود. استفاده از آستانهٔ نرم در این روش هم ابتدا نیاز داریم، ماتریس امتیاز شباهت‌ها را محاسبه کنیم. استفاده از تابع سیگموئید در این روش از تابع سیگموئید به همراه دو پارامتر و استفاده می‌شود. | ## جمع‌بندی | استفاده از تابع توانی در این روش یک پارامتر در نظر گرفته می‌شود و وزن هر یال مطابق رابطهٔ بدست می‌آید.