SPADIS: Selecting predictive and diverse SNPS in GWAS
SPADIS: GWAS çalışmalarında açıklayıcı ve çeşitli SNPS seçimi
- Tez No: 515938
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (Genome-Wide Association Studies - GWAS) saptanan genetik varyasyonlar nadiren tek başlarına karmaşık hastalıkların kalıtsal aktarımını açıklamakta başarılı olabilmektedirler. Şimdiye kadar, fenotiple ilişkili olan varyasyonların bir alt kümesini seçmek amacıyla çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden bazılarında, tekil nükleotit polimorfizmlerini (Single Nucleotide Polymorphism - SNP) bir SNP-SNP ağında bağlı şekilde ödüllendiren bir yaklaşım izlenmiştir. Bu yaklaşımın fenotipi açıklayıcı ve biyolojik anlamda yorumlanabilir SNP'leri bulmakta başarılı sonuçlar elde ettiği de gösterilmiştir. Fakat, bizim hipotezimize göre, ağ üzerinde bağlılık kısıtlaması yapmak benzer biyolojik süreçleri etkileyen, ihtiyaç fazlası SNP'lerin seçimini destekler ve bu da fenotipi açıklama gücünde potansiyel bir kayba sebep olabilir. Bu doğrultudaki çalışmamızda, birbirini tamamlayıcı etkiye sahip olması adına, ağ üzerinde yakın SNP'leri seçmekten kaçınan SPADIS adında yeni bir yöntem sunulmaktadır. SPADIS bu işlevini, altmodüler bir fonksiyonun azami değerine yakınlığını bir sabit çarpan (1-1/e) ile garanti edebilen açgözlü (greedy) bir algoritma ile yerine getirmektedir. SPADIS, deneylerimizde, modern yöntemlerden biri olan SConES ile Arabidopsis Thaliana verisinde karşılaştırılmıştır: Fenotip açıklayabilme ölçütünde ortalama olarak 17 fenotipin 15'inde daha iyi sonuçlar elde edilmekle birlikte, çeşitli ağ ve kurgular arasında istikrarlı gelişmeler de sağlanmıştır. Üstelik, SPADIS'in fenotip ile ilişki daha fazla sayıda gen saptadığı ve çalışmasını daha kısa sürede tamamladığı gösterilmiştir. Ayrıca, deneylerimizde, Hi-C verisinin SNP seçimi problemi çerçevesinde SNP-SNP ağı oluşturmadaki kullanımı incelenmiş ve bunun test edilen tüm yöntemlerin fenotipi açıklamasına katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Phenotypic heritability of complex traits and diseases is seldom explained by individual genetic variants identfied in genome-wide association studies (GWAS). Many methods have been developed to select a subset of variant loci, which are associated with or predictive of the phenotype. Selecting connected Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) on SNP-SNP networks has been proven successful finding biologically interpretable and predictive SNPs. However, we argue that the connectedness constraint favors selecting redundant features that affect similar biological processes and therefore does not necessarily yield better predictive performance. To this end, we propose a novel method called SPADIS that favors the selection of remotely located SNPs in order to account for their complementary effects in explaining a phenotype. SPADIS selects a diverse set of loci on a SNP-SNP network. This is achieved by maximizing a submodular set function with a greedy algorithm that ensures a constant factor (1 - 1/e) approximation to the optimal solution. We compare SPADIS to the state-of-the-art method SConES, on a dataset of Arabidopsis Thaliana with continuous flowering time phenotypes. SPADIS has better average phenotype prediction performance in 15 out of 17 phenotypes when the same number of SNPs are selected and provides consistent improvements across multiple networks and settings on average. Moreover, it identifies more candidate genes and runs faster. We also investigate the use of Hi-C data to construct a SNP SNP network in the context of SNP selection problem for the first time, which yields improvements in regression performance across all methods.
Benzer Tezler
- A unified sequence modeling framework for ımperfect-ınformation trick-taking card games
Eksik bilgili el alma kart oyunlarına yönelik bütünleşik bir sekans modelleme çerçevesi
BUĞRA KAAN DEMİRDÖVER
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Mikrobiyal gübre tasarımı ve makarnalık buğdayda (triticum durum desf.) verim denemeleri
Microbial fertilizer design and yield trials in durum wheat (triticum durum desf.)
NİDA ARSLAN
Doktora
Türkçe
2025
MikrobiyolojiGebze Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YELDA ÖZDEN ÇİFTÇİ
- Klorofilmetrenin makarnalık buğday (Triticum durum Desf.) açılma kuşaklarında azot kullanım etkinliği ve tane verimi yönünden seleksiyon aracı olarak kullanılabilirliği
Availability of chlorophyll meters as a selection instrument for nitrogen use efficiency and grain yield in durum wheat (Triticum durum Desf.)segregation populations
FERHAT KIZILGEÇİ
- Serin mevsim baklagillerinde tuzluluk toleransı için biyokimyasal seçim kriterlerinin belirlenmesi
Determination of biochemical selection criteria for salt tolerance in cool season food legumes
AMAR MARUF
- Arpada kuraklığa tolerans QTL'lerinin markör destekli seleksiyon ile aktarılması
Intogression of barley drought tolerance qtl using marker-assisted selection
İBRAHİM SAYGILI
Doktora
Türkçe
2019
BiyoteknolojiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJDET KANDEMİR