Çok boyutlu sağkalım verilerinde denetimli temel bileşenler analizine alternatif bir boyut indirgeme yaklaşımı
An alternative dimension reduction approach to supervised principal components analysis in high dimensional survival data
Yazar: ELVAN AKTÜRK HAYAT
Danışman: PROF. DR. MEVLÜT TÜRE ; PROF. DR. ŞANSLI ŞENOL
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Boyut indirgeme = Reduction of dimensionality ; Cox regresyon modeli = Cox regression model

Özet:
Bu çalışmada, boyut indirgemede kullanılan denetimli temel bileşenler analizi (D-TBA) ile bu yönteme alternatif bir yaklaşım olarak önerilen sağkalım ağacıyla gen seçerek uygulanan yapay sinir ağlarıyla doğrusal olmayan temel bileşenler analizinin (sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA) performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır.D-TBA'da, çok boyutlu gen ekspresyon verilerinden önemli genlerin belirlenmesinde Cox skorlar kullanılmıştır. Cox skorlara göre önemli olduğu belirlenen genler tekil değer ayrışması ile 3 temel bileşene indirgenmiştir. Sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA yaklaşımında, önemli genlerin belirlenmesinde ise sağkalım ağacının önemlilik değerleri kullanılmıştır. Sağkalım ağacıyla önemli bulunan genler YSA'da girdi değişkeni olarak alınarak, 3 temel bileşene indirgenmiştir. D-TBA'nın varyans açıklama oranı %18.2, sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'nın varyans açıklama oranı %35.1 bulunmuştur. D-TBA ve sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'nın performansları Cox regresyon modeli (CRM) ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen Cox regresyon modellerini karşılaştırmak için de ROC eğrileri ve C indeks hesaplanmıştır. İki modelin ROC eğrileri arasında istatistiksel olarak önemli bir fark bulunamamıştır. C indeks sonuçlarına göre, CRM-1 için tahmin edilen ve gözlenen bağımlı değişkenler arasındaki uyumun olasılığı CRM-2 için tahmin edilen ve gözlenen bağımlı değişkenler arasındaki uyumun olasılığından daha yüksektir. D-TBA'dan elde edilen temel bileşenlerin bağımsız değişken olarak alındığı CRM sonuçları sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'dan elde edilen temel bileşenlerin bağımsız değişken olarak alındığı CRM sonuçlarından biraz daha iyi çıkmıştır.Sonuç olarak D-TBA, sadece doğrusal ilişkileri göz önüne alırken, sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA, doğrusal olmayan ilişkileri de dikkate alması ve daha fazla varyans açıklayıcılığına sahip olması açısından D-TBA'ya alternatif bir yöntem olarak değerlendirilmelidir.

Abstract:
In this study, it?s aimed to compare the performances of supervised principal component analysis (SPCA) which is used for dimension reduction and an alternatively proposed approach of nonlinear principal component analysis using artificial neural networks performed by gene selection with survival tree (survival tree based NN-NLPCA).Cox scores were used for determining the important genes from high dimensional gene expression data in SPCA. Important genes according to the Cox scores were reducted to three principal components by singular value decomposition. Also, importance values of the survival tree were used for determining the important genes in survival tree based NN-NLPCA approach. Important genes which were determined by the survival tree are taken as input variables in neural networks and reducted to three principal components. The percentages of variances explained by SPCA and survival tree based NN-NLPCA were 18.2% and 35.1% respectively. The performances of SPCA and survival tree based NN-NLPCA were compared by using Cox regression models (CRM). ROC curves and C index were calculated to compare obtained Cox regression models. It was found that there is no statistical difference between the ROC curves of two models. According to C index results, the probability of concordance between the predicted and the observed dependent variables for CRM-1 was higher than CRM-2?s. CRM results in which the independent variables of the principal components obtained from SPCA are slightly better than CRM results where the independent variables of the principal components obtained from NN-NLPCA.As a result, SPCA, while taking into account only the linear relationships, survival tree based NN-NLPCA also taking into account non-linear relationships and having more variance explanation and NN-NLPCA can be evaluated as an alternative method to SPCA.