Çoklu gen çalışmalarında interaksiyon ve eklemeli etkilerin optimizasyon yöntemleriyle modellenmesi
Modeling interaction and additive effects with optimization methods in multiple gene studies
Yazar: HAVVA DİDEM ÇELİKCAN
Danışman: PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN ; PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
Mersin Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Alleller = Alleles ; Genetik = Genetics ; Genom bilimi = Genomics ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Polimorfizm-genetik = Polymorphism-genetic

Özet:
Son yıllarda genom boyu ilişki çalışmaları ile hastalıkların genetik nedenleri hakkında yeni yaklaşımlar bulunmaktadır. Çok sayıda çalışmada hastalık ile tek nükleotid polimorfizmi (SNP) arasındaki ilişki incelenmiştir. Ancak bununla birlikte bir SNP'nin başka bir SNP ile de ilişkili olabileceği dikkate alınmalıdır. SNP'ler arasındaki etkileşime epistazi denilmektedir. Klasik yöntemler epistazinin analiz edilmesi için uygun değildir. Bu nedenle epistazi analizi için Karınca Koloni Optimizasyonu gibi kombinatoryal optimizasyon yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, epistazi varlığında karınca koloni optimizasyonunun başarısı değerlendirilmiştir. Örnek genişliği, minör alel frekansı (MAF) ve gruplarda çalışılan SNP sayısının karınca koloni optimizasyonu sonuçlarını nasıl etkilediğini görmek için bir simülasyon çalışması düzenlendi. Simülasyon çalışmasında 64 adet eklemeli etki modeli ve 64 tadet epistatik etki modeli oluşturulmuştur. 
Hem klasik ki-kare yöntemiyle elde edilen sonuçlar hem de karınca koloni optimizasyon yöntemiyle elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı. Karşılaştırmalar performans değerlendirme ölçütleri olan Hassasiyet, Kesinlik ve F1 Skoru ile değerlendirildi. Ayrıca sonuçların tutarlılığı Kappa istatistiği ile değerlendirildi. Epistatik etki varlığında en çok etkilenen kombinasyonlar, gruplardaki örnek genişliklerinin eşit olduğu ve minör alel frekansının düşük olduğu (0,2) durumlardır.

Abstract:
In recent years, novel approaches about the genetic causes of diseases are identified with genome-wide association studies (GWAS). The relationship between only one single nucleotide polymorphism (SNP) and disease was examined in many studies. However, it should also be considered that a SNP may be associated with another SNP. The interaction between SNPs is named epistasis. Classical methods are not suitable for epistasis analysis. So, it is necessary to use combinatorial optimization methods such as ant colony optimization. In this study, we investigate the success of ant colony optimization (ACO) method in epistasis. A simulation study is conducted to reveal how the inadequate sample size, minor allel frequency (MAF) and SNP numbers in the groups of polymorphism studies affect ant colony optimization results. In the simulation study, 64 additive models and 64 epistatic models were created.
Both the results obtained by the classical method chi-square test and the results obtained by the ant colony optimization method were compared. Comparisons were evaluated by performance evaluation criteria: Recall, Precision and F1 Score. The consistency of the results was assessed by the Kappa statistic. The most affected combinations in the presence of epistasis are that the groups numbers are equal and minor allele frequency is low (0.2).