Розробка технології реконструкції та валідації моделей генних мереж на основі профілів експресій генів

Автор(и)

  • Sergii Babichev Jan Evangelista Purkyně University Pasteurova 1, Ústí nad Labem, Czech Republi, 40096 Херсонський Національний Технічний Університет Бериславське шосе, 24, м. Херсон, Україна, 73008, Чехія https://orcid.org/0000-0001-6797-1467
  • Maksym Korobchynskyi Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050, Україна https://orcid.org/0000-0001-8049-4730
  • Oleksandr Lahodynskyi Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050, Україна https://orcid.org/0000-0002-8231-3072
  • Oleksandr Korchomnyi Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050, Україна https://orcid.org/0000-0001-6563-685X
  • Volodymyr Basanets Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050, Україна https://orcid.org/0000-0001-8007-1009
  • Volodymyr Borynskyi Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050, Україна https://orcid.org/0000-0002-6183-0126

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123634

Ключові слова:

генна мережа, топологічні параметри, індекс бажаності Харрінгтона, експресія генів, коефіцієнт трешолдингу

Анотація

Розроблено технологію реконструкції та валідації моделей генних мереж на основі профілів експресій генів. Представлені дослідження по оптимізації топології генної мережі на основі комплексного застосування топологічних параметрів мережі та функції бажаності Харрінгтона. Запропонована технологія валідації моделі генної мережі на основі ROC-аналізу, реалізація якої передбачає порівняльний аналіз характеру зв’язків між відповідними генами у реконструйованих мережах

Біографії авторів

Sergii Babichev, Jan Evangelista Purkyně University Pasteurova 1, Ústí nad Labem, Czech Republi, 40096 Херсонський Національний Технічний Університет Бериславське шосе, 24, м. Херсон, Україна, 73008

Доцент

Кафедра інформатики

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформатики і комп’ютерних наук

Maksym Korobchynskyi, Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050

Доктор технічних наук, професор, старший науковий співробітник

Кафедра п’ята

Oleksandr Lahodynskyi, Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050

Доктор педагогічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра шоста

Oleksandr Korchomnyi, Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050

Кандидат військових наук, доцент

Кафедра п’ята

Volodymyr Basanets, Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050

Кандидат політичних наук, доцент

Кафедра шоста

Volodymyr Borynskyi, Воєнно-дипломатична академія імені Євгенія Березняка вул. Мельникова, 81, м. Київ, Україна, 04050

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра шоста

Посилання

  1. Liu, Z.-P., Wu, C., Miao, H., Wu, H. (2015). RegNetwork: an integrated database of transcriptional and post-transcriptional regulatory networks in human and mouse. Database, 2015, bav095. doi: 10.1093/database/bav095
  2. Meysman, P., Titeca, K., Eyckerman, S., Tavernier, J., Goethals, B., Martens, L. et. al. (2015). Protein complex analysis: From raw protein lists to protein interaction networks. Mass Spectrometry Reviews, 36 (5), 600–614. doi: 10.1002/mas.21485
  3. D’haeseleer, P., Wen, X., Fuhrman, S., Somogyi, R. (1999). Linear modeling of mRNA expression levels during CNS development and injury. Pacific Symposium on Biocomputing, 41–52.
  4. Liang, S., Fuhrman, S., Somogyi, R. (1998). REVEAL, a general reverse engineering algorithm for inference of genetic network architectures. Pacific Symposium on Biocomputing, 18–29.
  5. Friedman, N., Linial, M., Nachman, I., Pe’er, D. (2000). Using Bayesian Networks to Analyze Expression Data. Journal of Computational Biology, 7 (3-4), 601–620. doi: 10.1089/106652700750050961
  6. Chen, T., He, H. L., Church, G. M. (1999). Modeling gene expression with differential equations. Proceedings of the Pacific Symposium on Biocomputing, 29–40.
  7. Wong, K.-C., Li, Y., Zhang, Z. (2016). Unsupervised Learning in Genome Informatics. Unsupervised Learning Algorithms, 405–448. doi: 10.1007/978-3-319-24211-8_15
  8. Mayer, G., Marcus, K., Eisenacher, M., Kohl, M. (2016). Boolean modeling techniques for protein co-expression networks in systems medicine. Expert Review of Proteomics, 13 (6), 555–569. doi: 10.1080/14789450.2016.1181546
  9. Emmert-Streib, F., Dehmer, M., Haibe-Kains, B. (2014). Gene regulatory networks and their applications: understanding biological and medical problems in terms of networks. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 2. doi: 10.3389/fcell.2014.00038
  10. Wang, K., Zhang, L., Liu, X. (2017). A review of gene and isoform expression analysis across multiple experimental platforms. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 36 (2), 211–218.
  11. Yan, B., Guan, D., Wang, C., Wang, J., He, B., Qin, J. et. al. (2017). An integrative method to decode regulatory logics in gene transcription. Nature Communications, 8 (1). doi: 10.1038/s41467-017-01193-0
  12. Alkallas, R., Fish, L., Goodarzi, H., Najafabadi, H. S. (2017). Inference of RNA decay rate from transcriptional profiling highlights the regulatory programs of Alzheimer’s disease. Nature Communications, 8 (1). doi: 10.1038/s41467-017-00867-z
  13. Nair, A., Chetty, M., Wangikar, P. P. (2015). Improving gene regulatory network inference using network topology information. Molecular BioSystems, 11 (9), 2449–2463. doi: 10.1039/c5mb00122f
  14. Ma, X., Zhou, G., Shang, J., Wang, J., Peng, J., Han, J. (2017). Detection of Complexes in Biological Networks Through Diversified Dense Subgraph Mining. Journal of Computational Biology, 24 (9), 923–941. doi: 10.1089/cmb.2017.0037
  15. Ma, C.-Y., Phoebe Chen, Y.-P., Berger, B., Liao, C.-S. (2017). Identification of Protein Complexes by Integrating Multiple Alignment of Protein Interaction Networks. Bioinformatics, btx043. doi: 10.1093/bioinformatics/btx043
  16. Pontes, B., Giráldez, R., Aguilar-Ruiz, J. S. (2015). Biclustering on expression data: A review. Journal of Biomedical Informatics, 57, 163–180. doi: 10.1016/j.jbi.2015.06.028
  17. Babichev, S., Taif, M. A., Lytvynenko, V., Osypenko, V. (2017). Criterial analysis of gene expression sequences to create the objective clustering inductive technology. 2017 IEEE 37th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). doi: 10.1109/elnano.2017.7939756
  18. Babichev, S., Krejci, J., Bicanek, J., Lytvynenko, V. (2017). Gene expression sequences clustering based on the internal and external clustering quality criteria. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: 10.1109/stc-csit.2017.8098744
  19. Babichev, S., Lytvynenko, V., Korobchynskyi, M., Taiff, M. A. (2017). Objective Clustering Inductive Technology of Gene Expression Sequences Features. Communications in Computer and Information Science, 359–372. doi: 10.1007/978-3-319-58274-0_29
  20. Babichev, S., Lytvynenko, V., Skvor, J., Fiser, J. (2017). Model of the Objective Clustering Inductive Technology of Gene Expression Profiles Based on SOTA and DBSCAN Clustering Algorithms. Advances in Intelligent Systems and Computing, 21–39. doi: 10.1007/978-3-319-70581-1_2
  21. Shannon, P. (2003). Cytoscape: A Software Environment for Integrated Models of Biomolecular Interaction Networks. Genome Research, 13 (11), 2498–2504. doi: 10.1101/gr.1239303
  22. Assenov, Y., Ramírez, F., Schelhorn, S.-E., Lengauer, T., Albrecht, M. (2007). Computing topological parameters of biological networks. Bioinformatics, 24 (2), 282–284. doi: 10.1093/bioinformatics/btm554
  23. Bhattacherjee, V., Mukhopadhyay, P., Singh, S., Johnson, C., Philipose, J. T., Warner, C. P. et. al. (2007). Neural crest and mesoderm lineage-dependent gene expression in orofacial development. Differentiation, 75 (5), 463–477. doi: 10.1111/j.1432-0436.2006.00145.x
  24. Harrington, J. (1965). The desirability function. Industrial Quality Control, 21 (10), 494–498.
  25. Margolin, A. A., Nemenman, I., Basso, K., Wiggins, C., Stolovitzky, G., Favera, R., Califano, A. (2006). ARACNE: An Algorithm for the Reconstruction of Gene Regulatory Networks in a Mammalian Cellular Context. BMC Bioinformatics, 7 (Suppl 1), S7. doi: 10.1186/1471-2105-7-s1-s7
  26. Fawcett, T. (2004). ROC graphs: Notes and practical considerations for researches. Machine learning, 31 (1), 1–38.
  27. Kaiser, S. (2011). Biclustering: Methods, software and application. Munchen, 178.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-02-15

Як цитувати

Babichev, S., Korobchynskyi, M., Lahodynskyi, O., Korchomnyi, O., Basanets, V., & Borynskyi, V. (2018). Розробка технології реконструкції та валідації моделей генних мереж на основі профілів експресій генів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4 (91), 19–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123634

Номер

Том 1 № 4 (91) (2018): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Sergii Babichev, Maksym Korobchynskyi, Oleksandr Lahodynskyi, Oleksandr Korchomnyi, Volodymyr Basanets, Volodymyr Borynskyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.