Convolutional Neural Network Approach to Predict Tumor Samples Using Gene Expression Data

Authors : Büşra Nur DARENDELİ, Alper YILMAZ

Pages : 136-141

Doi:10.38016/jista.946954

View : 16 | Download : 12

Publication Date : 2021-09-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Kanser her yıl milyonlarca insanı tehdit eden, erken teşhisi hala mümkün olmayan yaygın bir hastalıktır. Erken teşhis, kanserle baş etmenin ve ölüm oranını düşürmenin en önemli yollarından biridir. Derin öğrenme yaklaşımlarındaki gelişmeler ve biyolojik verilerdeki artış, kanserin teşhisini ve karakterizasyonunu kolaylaştırabilecek uygulamalar sunmaktadır. Bu çalışmada, gen ifade verilerini kullanarak derin öğrenme yaklaşımı ile kanser teşhisine yeni bir bakış açısı sağlamayı amaçladık. 30 farklı kanser çeşidine ait RNA-Seq verisi Kanser Genom Atlası insert ignore into journalissuearticles values(TCGA); adlı kaynaktan normal dokuların RNA-Seq verileri GTEx adlı kaynaktan temin edilip model eğitiminde kullanılmıştır. Gen ifade verileri RGB formatına dönüştürülüp Konvolusyonel Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(CNN); eğitimi için kullanıldı. Eğitilen model, gen ifade verilerine dayanarak kanseri %97 doğrulukla tahmin edebilmektedir. Sonuç olarak çalışmamız, derin öğrenme yaklaşımının ve biyolojik verilerin tümör örneklerinin tanısında büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.
Keywords : CNN, Gen İfadesi, Kanser, RNA Seq, TCGA