Gen ekspresyon verilerinde kümelemeye dayalı yeni bir sınıflandırma yaklaşımı
A novel clustering based classification approach to gene expression datasets
Yazar: GÖKMEN ZARARSIZ
Danışman: DOÇ. DR. ERDEM KARABULUT ; YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Gen ifadesi = Gene expression ; Genler = Genes ; Kümeleme yöntemi = Cluster method ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Sınıflandırma = Classification ; İstatistik = Statistics

Özet:
KISA ÖZETYeni moleküler genetik teknolojilerinin gelişimi ile birlikte, binlerce genin ekspresyon düzeyleri eş zamanlı olarak ölçülebilmekte ve uygun istatistiksel yöntemler ile kanser ve diğer birçok hastalığın tanıları konabilmektedir. Bu çalışmada 3 aşamalı kümelemeye dayalı hibrit bir kanser sınıflandırma yönteminin (HKSY) geliştirilmesi amaçlanmıştır. İlk aşamada HKSY, Gap istatistiğinin farklı oryantasyonlarını kombine ederek kanser alt sınıf sayısını tahmin etmektedir. Bu sayıya dayalı olarak ikinci aşamada HKSY, kümeleme geçerlilik ölçümlerini kullanmakta ve onları kombine ederek Birleştirici Hiyerarşik, k-Ortalamalar ve Medoidler Etrafında Bölümleme kümeleme algoritmaları arasında en iyi ayrılmış ve kararlı kümeleri veren optimum algoritmayı belirlemeyi amaçlamıştır. Son aşama, yöntemin tahminleyici kısmı olup, HKSY öğrenme kuralları elde etmek ve yeni örneklerin sınıflarını doğru tahminlemek için yeni oluşturulan sınıf etiketlerini kullanarak veri setini RBF-DVM algoritması ile eğitmektedir. 5 gerçek ve 3 türetilmiş veri setinden elde edilen deneysel sonuçlar oluşturulan yöntemin kanser alt sınıf sayısını doğru tahminleyebileceğini, bu sınıfları etkili biçimde ayırabileceğini ve yeni örnekleri doğru sınıflarına atayabileceğini göstermiştir.Anahtar Kelimeler: Kanser sınıflandırması, kümeleme, sınıflandırma, gap istatistiği, mikrodizin

Abstract:
ABSTRACTWith the development of new molecular genetic technologies, it is now possible to measure the expression values of thousands of genes simultaneously and diagnose cancer and many other diseases using appropriate statistical methods. In this paper, we proposed a clustering based three-step hybrid cancer classification method (HCCM) which contains both discovery and prediction of the cancer classes. In first step, HCCM determines the number of cancer classes with combining different orientations of Gap statistic. Base on this number, in second step HCCM uses cluster validation measures and combine them to find the optimum algorithm among Agglomerative Hierarchical, k-Means and Partitioning Around Medoids clustering algorithms which gives most seperate and stable cancer classes. Last step is the predictive part of our method that HCCM trains the data with RBF-SVM algorithm using new generated classes to obtain learning rules and estimate new tissue sample classes accurately. Experimental results from 5 real and 3 simulated datasets revealed that the proposed method can predict the true number of cancer classes, discriminate these classes efficiently, also can classify new tissue samples to correct classes.Keywords: Cancer classification, clustering, classification, gap statistic, microarray