Mikrobiyota Verileri İçin Boyut İndirgemede Yeni Bir Yaklaşım
Authors : Handan ANKARALI, Süleyman YILDIRIM, Nurgül BULUT
Pages : 23-30
View : 35 | Download : 15
Publication Date : 2021-01-15
Article Type : Research Paper
Abstract :İnsan derisi, nazofaringeal ve ağız boşlukları, vajinal sistem ve gastrointestinal sistem ile ilişkili mikroorganizmalar insan mikrobiyotasını oluşturur. Fizyolojik, metabolik ve immun sistem üzerinde oldukça etkilidir ve birçok hastalık ile ilişkisi gösterilmiştir. DNA dizileme teknolojisindeki son gelişmeler, bakteriler için 16S rRNA, 18s rRNA veya ITS gibi marker genlerinin amplikonlarının yüksek verim dizilimi yoluyla, mikrobiyal toplulukların profillenmesi kolaylaşmıştır. Elde edilen veriler, çok büyük sayılarda mikrobiyota türlerine ait frekans değerlerinden oluşur ve bol miktarda sıfır değeri içerir. Mikrobiyota verileri gibi büyük boyutlu verilerin çeşitli istatistik modellerle analiz edilebilmesi için ön işleme aşamasında, sonuca anlamlı katkısı bulunmayan türlerin veri analizinden çıkarılması gerekmektedir. İstatistik literatüründe bu işlem, boyut indirgeme veya değişken eleme olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada, çok sayıda sıfır değeri içeren frekans tipi büyük boyutlu veri setlerinde, boyut indirgeme amacıyla kullanılabilecek yeni bir yaklaşım önerildi. Bu amaçla, tek değişkenli testler, sıfır etkili negatif binomiyal model, sınıflama ve regresyon ağaçları ve değişken seçimi algoritması kullanıldı. Önerilen yaklaşım, Parkinson hastaları, erken demans ve kontrol bireylerinden elde edilen mikrobiyota cinsleri üzerinde denendi. Değişken seçimi sonucunda 199 bakteri cinsi içinden seçilen 19 adet aday cinsin, klinik açıdan da birçok çalışmada vurgulanan bakteri cinsleri olduğu görüldü. Aday olarak seçilen cinslerin hastalık tanısındaki başarısını değerlendirmek için kurulan multiple logistic regresyon modelinde yeniden stepwise değişken eleme yöntemi kullanıldı ve bu model sonucunda birkaç bakteri cinsi ile başarılı bir şekilde hasta ve kontrol gruplarının ayrımı yapıldı. Bu çalışma ile önerilen yeni hibrit yaklaşım, birden çok yöntemin ortak kararı neticesinde belirlenen değişkenleri veri analizine alma imkanı sunmaktadır. Benzeri yaklaşımlar farklı yöntemlerle denenerek farklı veri tipleri üzerinde kullanılabilir.Keywords : Sıfır etkili modeller, Frekans verisi, Sınıflama ve Regresyon ağaçları, Değişken seçim algoritmaları, Mikrobiyota, Parkinson hastalığı
ORIGINAL ARTICLE URL