Statistical methods for data mining in genomics databases
Authors: Χαρμπή Κωνσταντίνα 
Published: January 2024

Σε διάφορες εφαρμογές, όπως η έρευνα για τον καρκίνο, έχει ιδιαίτερο ενδιαφέρον ο εντοπισμός γονιδίων ή/και ομάδων γονιδίων με διαφορετική έκφραση. Αυτή η ανάγκη έχει οδηγήσει στην ανάπτυξη πολλών στατιστικών μεθόδων, προσαρμοσμένων στην επεξεργασία γονιδιωματικών δεδομένων. Αυτή η εργασία επικεντρώνεται σε μεθόδους σύγκρισης ενός διανύσματος αριθμητικών τιμών, όπως τα επίπεδα έκφρασης που συνδέονται με κάθε γονίδιο στο ανθρώπινο γονιδίωμα, με ένα δοθέν σύνολο γονιδίων, τα οποία είναι γνωστό ότι σχετίζονται, για παράδειγμα, με κάποιον τύπο καρκίνου, κυτταρική λειτουργία ή βιολογική διαδικασία. Μέθοδοι απόκτησης διανυσμάτων με αριθμητικά δεδομένα συζητούνται, και προτείνεται ένα σύνολο συναρτήσεων R που πραγματοποιούν τις κύριες λειτουργίες μορφοποίησης. Δίνεται μια επισκόπηση των στατιστικών ελέγχων που υπάρχουν, από την ανάλυση ενός γονιδίου έως την ανάλυση ενός συνόλου γονιδίων. Μεταξύ αυτών, το επονομαζόμενο Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) είναι ίσως το πιο βασικό εργαλείο για την επεξεργασία γονιδιωματικών δεδομένων. Ωστόσο, από στατιστικής άποψης, το κεντράρισμα της στατιστικής συνάρτησης ελέγχου που χρησιμοποιεί δεν επιτρέπει την εξαγωγή ασυμπτωτικών αποτελεσμάτων. Επιπλέον, ο υπολογισμός των p-τιμών είναι μια πολύ χρονοβόρα και χαμηλής ακρίβειας διαδικασία. Προτείνεται μια στατιστική συνάρτηση ελέγχου με διαφορετικό κεντράρισμα. Κάτω από τη μηδενική υπόθεση, η σύγκλιση κατά κατανομή της νέας στατιστικής συνάρτησης αποδεικνύεται, χρησιμοποιώντας τη θεωρία των εμπειρικών διαδικασιών. Η οριακή κατανομή χρειάζεται να υπολογιστεί μόνο μία φορά και στη συνέχεια μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον υπολογισμό των p-τιμών για πολλά διαφορετικά σύνολα γονιδίων. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα πολύ μεγάλη εξοικονόμηση υπολογιστικού χρόνου. Το τεστ που ορίζεται με αυτόν τον τρόπο έχει κληθεί Σταθμισμένo Kolmogorov Smirnov τεστ, καθώς μπορεί να θεωρηθεί ως γενίκευση του κλασικού Kolmogorov-Smirnov τεστ καλής προσαρμογής. Στη συνέχεια, αντιμετωπίζεται ένα διαφορετικό πρόβλημα: ο μεγάλος αριθμός ψευδών ανακαλύψεων από υπάρχουσες μεθόδους. Με βάση μια στατιστική μελέτη πολλών βάσεων δεδομένων συνόλων γονιδίων, σε συνδυασμό με μια άλλη μελέτη μεγάλου αριθμού διανυσμάτων έκφρασης, προτείνεται μια εξήγηση: η μηδενική υπόθεση στις υπάρχουσες μεθόδους, που είναι ότι όλα τα γονίδια έχουν την ίδια πιθανότητα να συμπεριληφθούν σε ένα σύνολο γονιδίων, απέχει πολύ από το να ισχύει στην πράξη. Προτείνεται μια γενίκευση του προηγούμενου στατιστικού ελέγχου, η οποία ονομάζεται Διπλά Σταθμισμένος Kolmogorov Smirnov έλεγχος: βασίζεται σε μια διαφορετική στάθμιση των γονιδίων, λαμβάνοντας υπόψη τις σχετικές τους συχνότητες σε πραγματικά δεδομένα. Οι δύο προτεινόμενοι έλεγχοι έχουν εφαρμοστεί τόσο σε προσομοιωμένα όσο και σε πραγματικά δεδομένα και συγκρίθηκαν με άλλες υπάρχουσες διαδικασίες. Χρησιμοποιώντας δεδομένα έκφρασης από το αποθετήριο GEO, που εξετάστηκαν ως προς τις βάσεις δεδομένων MSig, έγινε σύγκριση μεταξύ της μεθόδου GSEA και των νέων διαδικασιών. Το συμπέρασμά μας είναι ότι, πέρα από τα μαθηματικά και αλγοριθμικά πλεονεκτήματά τους, τα δύο τεστ θα μπορούσαν να είναι πιο πληροφοριακά σε πολλές περιπτώσεις από το κλασικό τεστ GSEA και να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά τα ζητήματα που οδήγησαν στην κατασκευή τους.