Mikrodizilim gen ifade çalışmalarında genelleştirme yöntemlerinin regresyon modelleri üzerine etkisi
The effects of generalization methods on regression models in microarray gene expression studies
Yazar: SELEN YILMAZ IŞIKHAN
Danışman: PROF. DR. CELAL REHA ALPAR
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Bilgisayar destekli benzetim = Computer aided simulation ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Gen ifadesi = Gene expression ; Genelleştirme = Generalization ; Mikrodizilim analizi = Microarray analysis ; Regresyon ağaçları = Regression trees ; Regresyon modelleri = Regression models ; Seyrek vektör yöntemleri = Sparse vector methods

Özet:
Genetik araştırmalarda az sayıda hastaya ait binlerce gen verisi bulunması, klasik istatistiksel yöntemlerin (doğrusal regresyon vb.) kullanımında sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Ancak yakın zamanda mikrodizilim gen ifade çalışmalarında çok fazla sayıdaki genin aynı anda analizi destek vektör makinaları (DVM), karar ağaçları, boosted tree gibi veri madenciliği yöntemlerinin de kullanılmasıyla mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada veri yapısı hakkında varsayım gerektirmeyen ve çok sayıda kestiriciyi modelleyebilen bu yöntemlerin gen verisi ile kestirim performansları incelenmiştir. Gen ifade verilerinde gerçekleştirilen analizler için en temel adımlardan biri analiz modellerinin genelleştirilmesidir. Bağımsız bir test verisi bulunmuyor ise, kestirim doğruluğunu belirlemek için, orijinal verinin yeniden örneklenmesi gibi yaklaşımlar kullanılmalıdır. Çalışmanın diğer amacı, genelleştirme yöntemlerinden bootstrap, çapraz geçerlik ve birini dışarıda bırakma yöntemlerinin DVR ve regresyon ağacı model performansları üzerine etkisini karşılaştırmaktır. Regresyon modellerinin genelleştirme yöntemleri ile performans karşılaştırmasında iki farklı Monte Carlo benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Genel olarak bootstrap çapraz geçerlikten daha iyi performans vermiştir. Verilen bir model kurma tekniğinin kestirim performansını geliştirmede kullanılan araçlar ise model birleştirme (ensemble) yöntemleridir. Çalışmada ayrıca bagging ve boosting yöntemlerinin incelenen regresyon yöntemleri üzerinde performansı karşılaştırılmıştır. Bagging, gözlem sayısı n≥25 olan veri setleri için RA'da gelişme sağlamıştır. Gerçek gen verileri uygulaması benzetim çalışması ile uyumlu sonuçlar göstermiştir.

Abstract:
The presence of thousands of gene data belonging to a few number of patients in genetic researches leads to problems in the use of classical statistical methods (linear regression analysis etc.). However, analysis of large number of genes in microarray gene expression studies simultaneously has become possible recently by using data mining methods such as support vector machine, decision tree and boosted tree. In this study, prediction performances of these methods which don't require assumptions about the data structure and can model a large number of predictors were examined on gene data. One of the basic steps for analyses which were performed on gene expression data is generalization of models of analysis. If an independent test data is not available, the approaches such as resampling the original data should be used to estimate the accuracy of prediction. Another purpose of the study is to compare the effect of bootstrap and cross validation generalization methods on model performances of support vector regression and regression trees. Two different Monte Carlo simulations were carried out for performance comparison of regression models with generalization methods. Overall, bootstrap has given more optimistic performance than cross validation. The tools that are used in the development of prediction performance of a given model building technique are model aggregating (ensemble) methods.  In this study, the performances of bagging and boosting methods were also compared on the examined regression methods. Bagging has provided the improvement of regression tree for datasets having at least a number of 25 observations, "i.e." n≥25.  The application of real gene data has shown consistent results with the simulation study.