Gen dizilerinde temel bileşenler analizinin uygulanması
Application of principal component analysis for gene sequences
Yazar: YALÇIN TAHTALI
Danışman: PROF.DR. ZEYNEL CEBECİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2005
Konu: Zooloji = Zoology

Özet:
Bu çalışmada, farelerin karaciğerleri üzerine belirli zaman periyotlarında uygulanmış olan, toksikolojik çalışmalardan alınan ve cDNA mikrodizi teknolojisi kullanılarak elde edilen 6675 gen ve 20 dizi içeren verilere temel bileşenler analizi uygulanmıştır. cDNA mikrodizi analizi, birden çok deneme ya da örnekten alınan binlerce geni aynı anda analiz etmede kullanılan bir teknolojidir. Temel bileşenler analizi ise orijinal değişkenlere ait varyans-kovaryans yapısının açıklanmasını ve bağımlılık yapısının ortadan kaldırılmasını ve tüm veri yapısını ifade edebilecek ve daha az sayıda bileşen için boyut indirgenmesi amacıyla kullanılan çok değişkenli istatistik tekniğidir. cDNA teknolojisi kullanılarak, birbirine benzer ifade profilleri ile gen gruplarının oluşturulması ve gruplar içerisindeki benzer bileşen (component) yükleri vasıtasıyla birbirleriyle ilişkili genlerin tanımlanması açıklanmıştır. Bunun yanı sıra aynı veri kümesine ait korelasyon matrisinden faktörlerin ayrıştırılması ve yorumu izah edilmiştir. Kullanılan veri seti içinde, bütün veri yapısın izah edebilecek daha az sayıda bileşene indirgemek için temel bileşen sayısına karar verme yöntemlerinden bir kaçı burada değerlendirilmiştir. Bunlardan biri olan Scree grafiğe göre, eğrinin bileşen ekseninde düzleştiği bölgeye kadar olan bileşenler kabul edilmektedir. Yani eğrinin düz bir doğru halini almaya başladığı noktadan itibaren ana bileşenler red edilebilmektedir bu yönteme göre de 9 veya 10 temel bileşenin yeterli olacağı sonucu çıkmaktadır. Bunun yam sıra Kaiser' in ve Bartlett' önerdiği yöntemlerde göz önünde bulundurulmuştur. İlk 10 temel bileşenin bütün yapımn varyansını izah etmeye yeterli olduğu düşünülürse bu durumda %17.372'lik bir varyans kaybı ile 20 temel bileşen yerine 10 temel bileşen ile açıklamanın yeterli olduğu düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: cDNA mikrodizileri, Genetik analizler, Gen ifadesi, Temel bileşenler analizi

Abstract:
In this study, principal component analysis has been applied on data comprising of 6675 gene and 20 sequence collected by using cDNA microarray technology from livers of mice used in toxicology studies in certain time periods. cDNA microarray analysis is an efficient technology used for simultaneously analyzing of thousands of genes obtained from multiple experiments or samples. As for principal components analysis, it is a multivariable statistical technique used for the purpose of dimensional minimizing in order to attain the minimal number of principal components representing the whole data structure and explaining variance-covariance structure of original variables and eliminating the dependency structure. Forming of gene groups from similar expression profiles and description of related genes which are implemented by similar component loads among the groups have been explained by using this cDNA technology. Besides that, interpretation and decomposition of factors (components) from correlation matrix which belongs to same data group have been explained. Some of the methods developed for minimizing the data set to fewer components which can explain the whole data structure have been evaluated. According to Scree Graph, one of these niinimizing methods, components until the region where the curve starts to become straight are accepted. In other words, principal components beyond the point where the curve starts to become a straight line can be declined (ignored), therefore, it can be concluded that 9 or 10 eigen values would be enough according to this method. Besides that, Methods suggested by Kaiser and Barlett have also been taken into consideration. If we assume that the first 10 eigen values are enough to describe the whole variance, then in this case, it is thought that it is good enough to describe the whole variance by using 10 eigen values with a variance loss of 17.372% instead of describing the whole variance by using 20 eigen values. Key Words: cDNA microarrays, Gene expression, Genetic analysis, Principal Component Analysis n