Συνδυάζοντας μεθόδους μηχανικής μάθησης και ανάλυση δικτύων σε δεδομένα μικροβιώματος και μεταβολομικής
Creators: name: Ντζιώνη, Ελένη Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική μάθηση
Ανάλυση δικτύων
Δεδομένα μικροβιώματος και μεταβολομικής
Machine learning
Network analysis
Microbiome and metabolomics data

description: Ο καρκίνος του παχέος εντέρου είναι η τρίτη πιο συχνή κατηγορία καρκίνου και η δεύτερη πιο συχνή αιτία θανάτου σε καρκινοπαθείς, δημιουργώντας την ανάγκη για τον εντοπισμό βιοδεικτών που θα βοηθήσουν στη διάγνωση και τη θεραπεία. Η παρούσα διπλωματική εργασία απαρτίζεται από μία μελέτη δειγμάτων εντερικού μικροβιώματος και μεταβολιτών, ως προς τη συσχέτιση τους με την εμφάνιση καρκίνου του παχέος εντέρου. Στη μελέτη συμπεριελήφθησαν 102 δείγματα υγιών ατόμων, 102 δείγματα ασθενών με αδενώματα και 36 δείγματα ασθενών με καρκινώματα στο παχύ έντερο (CRC), διαθέσιμα από ανοιχτή πηγή. Στα δεδομένα εφαρμόστηκε μία μέθοδος ανάλυσης δικτύων για την εύρεση των μεταβολιτών και των μικροβιακών γενών που συνδέονται με κάθε μία από τις 3 κλάσεις και συμβάλλουν περισσότερο στο διαχωρισμό των κλάσεων, όπου επιλέχθηκαν 30 features για το μικροβίωμα και 65 features για τους μεταβολίτες. Εξετάστηκαν 7 μοντέλα ταξινόμησης 3 κλάσεων συμπεριλαμβανομένων γραμμικών και μη-γραμμικών μοντέλων και η εκπαίδευση τους έγινε αρχικά με το πλήρες σύνολο δεδομένων για τα δεδομένα μικροβιώματος και μεταβολομικής αντίστοιχα και στη συνέχεια τα μοντέλα επανεκπαιδεύτηκαν με το υποσύνολο των features που προέκυψαν από την ανάλυση δικτύων (30 και 65 features αντίστοιχα), αλλά και με το υποσύνολο των features που προέκυψαν από άλλες μεθόδους, με το ίδιο όμως πλήθος features για κάθε σετ δεδομένων (30 και 65 features αντίστοιχα). Η διάκριση των κλάσεων των υγιών και των ασθενών με αδενώματα είναι επιτυχής, αλλά η διάκριση των ατόμων με καρκινώματα είχε χαμηλή επιτυχία ανεξαρτήτως μοντέλου, σετ δεδομένων και υποσυνόλου features. Η διάκριση των υγιών ατόμων από τα άτομα με αδενώματα ή καρκινώματα είναι πιο επιτυχής με τη χρήση των υποσυνόλων από ανάλυση δικτύων. Τα περισσότερα πιο σημαντικά OTUs ανήκουν στο γένος Firmicutes, ενώ οι πιο σημαντικοί μεταβολίτες αφορούν σε μεγάλο ποσοστό Amino Acids και Lipids.
description: Colorectal cancer is the third most common cancer type and the second main cause of cancer death worldwide, so novel biomarkers are urgently needed for its early diagnosis and treatment. This dissertation comprises a study of samples of intestinal microbiome and metabolites, as to their association with the occurrence of colorectal cancer. The study included 102 samples of healthy individuals, 102 samples of patients with adenomas and 36 samples of patients with colon carcinomas (CRC), available in an open source. A method of network analysis was applied to the data, to identify the metabolites and microbial genera associated with each of the 3 classes thus contributing to the disassociation of the classes, where 30 features for the microbiome and 65 features for the metabolomics were selected. 7 classification models for multiclass classification, including linear and non-linear models, were examined. They were initially trained with the complete data set for the microbiome and metabolomics data respectively, and then the models were retrained with the subset of features resulting from network analysis (30 and 65 features respectively), but also with the subset of features resulting from other feature selection methods, but with the same number of features for each data set (30 and 65 features respectively). The distinction of healthy individuals and patients with adenomas is successful, but the distinction of patients with carcinomas has had low success regardless of the model used, the data set and the subset of features applied. The majority of the identified most important OTUs belong to the genus Firmicutes, while the most important metabolites identified, are largely Amino Acids and Lipids.