Luận án tiến sĩ về khai thác dữ liệu gen và phép biến hình biểu thức boolean

• Tác giả: Sungroh Yoon
• Người hướng dẫn: Professor Giovanni De Micheli
• Trường học: Stanford University
• Chuyên ngành: Electrical Engineering
• Đề tài: Khai thác dữ liệu gen với sự hỗ trợ của phép biến hình biểu thức boolean
• Loại tài liệu: dissertation
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: Stanford

Mục lục chi tiết

• Abstract
• Acknowledgments
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Motivations
• 2. CHƯƠNG 2: BACKGROUND
• 2.1. The flow of genetic information
• 2.2. Gene expression measurement
• 2.3. Small non-coding RNAs
• 2.4. High-throughput biology
• 2.5. Biological data analysis and mining
• 2.6. Overview of machine learning
• 2.7. Challenges in large-scale data analysis
• 2.8. Previous work on biclustering
• 2.9. Symbolic manipulation of Boolean functions
• 2.9.1. Representations of Boolean functions
• 2.9.2. Zero-suppressed BDDs
• 3. CHƯƠNG 3: A ZBDD-BASED BICLUSTERING ALGORITHM
• 3.1. Characterization of biclusters
• 3.2. Formal definition of a bicluster and problem statement
• 3.3. Pairwise maximal biclusters (PMBs)
• 3.4. Our biclustering algorithm
• 3.4.1. Predicting the experiment set E
• 3.4.2. Calculating the gene set G
• 3.4.3. Considerations for very large-scale expression data
• 4. CHƯƠNG 4: FINDING NESTED BICLUSTERS
• 4.1. Definitions and overview
• 4.2. Finding atomic biclusters
• 4.2.1. Finding Type 1 atomic biclusters
• 4.2.2. Finding Type 2 atomic biclusters
• 4.2.3. Finding Type 3 atomic biclusters
• 4.3. Our bicluster mining algorithm
• 4.3.1. Representation and implementation of the function J
• 4.3.2. Finding nested biclusters
• 5. CHƯƠNG 5: DNA MICROARRAY DATA ANALYSIS
• 5.1. Algorithm performance evaluation
• 5.2. Bicluster quality evaluation
• 6. CHƯƠNG 6: LINKING GENE EXPRESSION AND CLINICAL TRAITS
• 6.1. Correlation matrix computation
• 6.2. Defining co-clusters
• 6.3. Discovering pairwise co-clusters
• 6.4. Deriving co-clusters
• 6.5. Experimental results
• 7. CHƯƠNG 7: PREDICTION OF MICRORNA REGULATORY MODULES
• 7.1. Identification of miRNA target sites
• 7.2. Relation graph representation
• 7.3. Deriving MRMs from seeds
• 7.4. Prediction and analysis of an oncogenic module
• 7.4.1. Supporting evidence from the literature
• 7.4.2. A strategy for biological validation
• 7.4.3. Extension of our computational method
• Bibliography
• List of Tables
• List of Figures

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Khai thác dữ liệu gen đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong khoa học dữ liệu sinh học, đặc biệt với sự phát triển của các công nghệ sinh học cao cấp như giải trình tự DNA và đo lường biểu hiện gen. Phép biến hình biểu thức boolean được áp dụng để tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu gen, giúp xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Bài viết này tập trung vào việc ứng dụng phép biến hình biểu thức boolean trong khai thác dữ liệu gen, nhằm nâng cao hiệu quả của các thuật toán phân tích dữ liệu sinh học.

1.1. Động lực nghiên cứu

Với sự bùng nổ của dữ liệu gen, việc phân tích dữ liệu gen trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các phương pháp truyền thống không còn đủ khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Phép biến hình biểu thức boolean được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để tối ưu hóa quá trình khai thác dữ liệu gen, giúp phát hiện các mẫu hình và mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một thuật toán biclustering dựa trên phép biến hình biểu thức boolean, có khả năng xử lý các tập dữ liệu gen lớn và phức tạp. Thuật toán này hướng đến việc tìm kiếm các bicluster một cách chính xác và hiệu quả, đồng thời áp dụng vào các bài toán thực tế như phân tích biểu hiện gen và dự đoán các mô-đun điều hòa microRNA.

II. Cơ sở lý thuyết

Phép biến hình biểu thức boolean là một công cụ mạnh mẽ trong toán học trong sinh học, giúp biểu diễn và xử lý các tập dữ liệu lớn. Biểu thức boolean được sử dụng để mô tả các mối quan hệ logic giữa các yếu tố trong dữ liệu gen, từ đó tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu gen.

2.1. Biểu thức boolean và ứng dụng

Biểu thức boolean là một công cụ quan trọng trong xử lý dữ liệu gen, giúp biểu diễn các mối quan hệ logic giữa các gen và điều kiện thí nghiệm. Phép biến hình biểu thức boolean được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm các bicluster, giúp giảm thiểu thời gian và tài nguyên tính toán.

2.2. Zero suppressed BDDs ZBDDs

ZBDDs là một cấu trúc dữ liệu hiệu quả để biểu diễn các tập dữ liệu lớn trong khai thác dữ liệu gen. ZBDDs giúp giảm thiểu bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu gen có kích thước lớn và phức tạp.

III. Thuật toán biclustering dựa trên ZBDDs

Thuật toán biclustering dựa trên ZBDDs được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để phân tích dữ liệu gen. Thuật toán này tận dụng phép biến hình biểu thức boolean để tìm kiếm các bicluster một cách chính xác và hiệu quả, đồng thời áp dụng vào các bài toán thực tế trong công nghệ gen.

3.1. Định nghĩa và bài toán

Bicluster được định nghĩa là một ma trận con trong tập dữ liệu gen, thể hiện mối quan hệ giữa các gen và điều kiện thí nghiệm. Bài toán biclustering là tìm kiếm các bicluster này một cách hiệu quả, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

3.2. Thuật toán ZBDD based biclustering

Thuật toán này sử dụng ZBDDs để biểu diễn và xử lý các tập dữ liệu trung gian trong quá trình biclustering. Phép biến hình biểu thức boolean được áp dụng để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm các bicluster, giúp giảm thiểu thời gian và tài nguyên tính toán.

IV. Ứng dụng thực tế

Thuật toán biclustering dựa trên ZBDDs đã được áp dụng vào các bài toán thực tế trong công nghệ gen, bao gồm phân tích biểu hiện gen, liên kết các đặc điểm lâm sàng với gen liên quan, và dự đoán các mô-đun điều hòa microRNA. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán này vượt trội so với các phương pháp khác về thời gian phản hồi, số lượng bicluster được tìm thấy, và độ chính xác của các bicluster được phát hiện.

4.1. Phân tích biểu hiện gen

Thuật toán được áp dụng để phân tích dữ liệu biểu hiện gen, giúp phát hiện các mẫu hình và mối quan hệ tiềm ẩn giữa các gen và điều kiện thí nghiệm. Kết quả cho thấy thuật toán này hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Dự đoán mô đun điều hòa microRNA

Thuật toán cũng được sử dụng để dự đoán các mô-đun điều hòa microRNA, giúp hiểu rõ hơn về cơ chế điều hòa gen trong tế bào. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán này có độ chính xác cao và khả năng áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu sinh học.