ارائه یک روش خوشه بندی گراف-محور جهت شناسایی جمعیت های سلولی در داده های توالی یابی RNA سلول-منفرد
Publish place: Journal of Health & Biomedical Informatics، Vol: 7، Issue: 1
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 70
This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHBMI-7-1_007
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1403
Abstract:
مقدمه: استفاده از فناوری «توالی یابی RNA سلول-منفرد» باعث شناخت بهتر ساختارهای سلولی شده و داده های با وضوح بسیار بالایی از بیان ژن های مختلف هر سلول را در یک زمان واحد ارائه می دهد. یکی از زمینه های پرکاربرد در این حوزه، خوشهبندی داده ها بر اساس ژن های بیان شده است که بعضا منتج به شناسایی جمعیت های سلولی جدید میگردد. عملکرد روش های پیشنهادی عمدتا به شکل جمعیت ها و ابعاد داده ها بستگی دارد؛ لذا توسعه یک روش که بتواند فارغ از این موانع به شناسایی جمعیت های سلولی بپردازد، بسیار مهم است.
روش: در روش پیشنهادی که یک روش کتابخانه ای بود، ابتدا تعداد جمعیت های سلولی تخمین زده شد. این تخمین از آن جهت اهمیت دارد که در دنیای واقعی، اطلاعات اولیه مثل تعداد و نوع جمعیت های سلولی در دسترس نیست. سپس با استفاده از یک کرنل گاوسی مبتنی بر گراف، ضمن کاهش ابعاد مسئله، اقدام به شناسایی جمعیت های سلولی با روش خوشه بندی kmeans++ شد.
نتایج: نتایج پیاده سازی نشان داد که روش پیشنهادی می تواند نسبت به سایر روش های یادگیری ماشین ارائه شده در این زمینه، بهبود قابل قبولی را حاصل کند. به عنوان مثال برای معیار ARI، مقادیر ۱۰۰، ۹۳/۴۷ و ۸۴/۶۹ به ترتیب برای مجموعه داده های سلول-منفرد Kolod، Buettner و Usoskin حاصل شد.
نتیجه گیری: روش پیشنهادی بدون هیچ اطلاعات اولیه در مورد تعداد و نوع جمعیت های سلولی و فارغ از ابعاد بالای مسئله، میتواند اقدام به خوشه بندی و در نتیجه شناسایی جمعیت های سلولی با دقت و کیفیت بالایی نماید.
Keywords:
Single-cell RNA-sequencing , Clustering , Identification of Cell Populations , Graph-based Gaussian Kernel , توالی یابی RNA سلول-منفرد , خوشه بندی , شناسایی جمعیت های سلولی , کرنل گاوسی مبتنی بر گراف
Authors
امین عینی پور
Ph.D. Student in Computer Engineering, Computer Engineering Dept., Faculty of Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad University, Dezful, Iran
محمد مصلح
Ph.D. in Computer Engineering, Assistant Professor, Computer Engineering Dept., Faculty of Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad University, Dezful, Iran
کریم انصاری اصل
Ph.D. in Biomedical Engineering, Associate Professor, Electrical Engineering Dept., Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
