Çoklu omik verilerinin birleştirilmesinde kullanılan yaklaşımların ve sınıflandırma yöntemlerinin performansının araştırılması
Performance investigation of approachesand classification methods  used in integration multi-omics data
Yazar: FUNDA İPEKTEN
Danışman: DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Birleştirme yöntemleri = Combining methods ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Omik veri = Omics data ; Sistem biyolojisi = Systems biology ; Sınıflandırma = Classification ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Yaşam bilimlerinin birçok alanında başarıyla uygulanan omik teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte binlerce metabolitin veya genin ekspresyon düzeyleri eş zamanlı olarak ölçülebilmekte ve uygun istatistiksel yöntemler kullanılarak hastalıklara ilişkin tanı ve teşhis yapılabilmektedir. Bu alanda kullanılan birleştirme ve sınıflandırma yöntemlerinin biyolojik sistemde kullanılabilecek modeller ve hastalığa ilişkin tanı ve tedaviler açısından önemli katkılar sağlayabileceği düşünülmektedir. Bu çalışmada çoklu omik veriler üzerinde veri birleştirme ve sınıflandırma yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ham veriler ile mRMR ve PCA analizi kullanılarak oluşturulan veriler art arda, dönüşüm tabanlı ve model tabanlı birleştirme yöntemleri ile birleştirildi. Art arda birleştirme ve model tabanlı birleştirme yöntemleri kullanılarak birleştirilen veriler MKL, NSC, RF ve SVM sınıflandırma yöntemleriyle, dönüşüm tabanlı birleştirme yöntemiyle birleştirilen verilerde CANetwork, RVM ve Ada-boost RVM sınıflandırma yöntemleriyle hastalığın alt sınıfları tahmin edilmektedir. Gerçek veri setlerinden elde edilen uygulama sonuçları kullanılan veri ve yöntemlerin performanslarının birbirlerine göre üstünlüklerinde farklılık gösterebilmektedir.  mRMR değişken seçimi kullanılan verilerin art arda birleştirme yöntemiyle birleştirilmesi ve bu verilerin MKL sınıflandırma yönteminin hastalıklarının alt tiplerinin tahmininde diğer yöntemlere nazaran daha doğru ayırabilmektedir. Ancak daha kapsamlı değerlendirmeler yapılabilmesi için benzetim çalışmaları ile desteklenmesi gerekmektedir. 

Anahtar kelimeler:  Çoklu omik, birleştirme yöntemleri, sistem biyolojisi, sınıflandırma yöntemleri

Abstract:
With the development of omics technogoies successfully applied in many fields of life sciences, expression levels of thousands of metabolites or genes can be measured simultaneously and diagnosis of diseases can be made using appropriate statistical methods. It is thought that the combination and classification methods used in this field can make significant contributions in terms of models that can be used in the biological system and diagnosis and treatment of the disease. In this study, it was aimed to evaluate the performance of data integration and classification methods on multi-omic data. The raw data and generated using mRMR and PCA analysis were combined using concatenate integration, transformation based integration, and model based integration methods. Data integration with consecutive and model-based methods, MKL, NSC, RF and SVM methods, transformation based combination method, data integrated with CANetwork, RVM, Ada-boost RVM methods to estimate the subtype of the disease. Application results obtained from real data sets may differ in the superiority of the performances of the data and methods used. The mRMR feature selection can be combined with the concatenation of the data used and this data can be separated more accurately than other methods in the prediction of the subtypes of the diseases of the MKL classification method. However, it should be supported by simulation studies in order to make more comprehensive evaluations.

Key words: Multi-Omics data, Integration methods, Systems biology, Classification methods