Assessment of COVID-19-Related Genes Through Associative Classification Techniques

Authors : İpek BALIKÇI ÇİÇEK, Mehmet Onur KAYA, Cemil ÇOLAK

Pages : 1-8

Doi:10.18521/ktd.958555

View : 18 | Download : 11

Publication Date : 2022-03-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Bu çalışma, açık erişimli COVID-19 negatif ve pozitif hastalardan oluşan gen veri seti üzerinde ilişkisel sınıflandırma yöntemini uygulayarak COVID-19'u sınıflandırmayı ve COVID-19'a neden olan genleri tanımlayarak bu genlerle hastalık ilişkisini ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada açık erişimli COVID-19 olan ve olmayan hastaların gen veri setine ilişkisel sınıflandırma yöntemi uygulandı. Kullanılan açık erişimli veri setinde 234 kişiye ait 15979 gen bulunmaktadır. 234 kişiden 141'i (%60.3) COVID-19 negatif ve 93'ü (%39.7) COVID-19 pozitifti. Bu çalışmada, ilgili tahmin edici değişkenleri seçmek için değişken seçim yöntemlerinden LASSO gerçekleştirilmiştir. Modelin performansı doğruluk, dengelenmiş doğruluk, duyarlılık, seçicilik, pozitif tahmin değeri, negatif tahmin değeri ve F1 skoru ile değerlendirildi. Bulgular: Çalışmanın bulgularına göre, ilişkisel sınıflandırma yönteminden performans ölçütleri doğruluk %92.70, dengelenmiş doğruluk %91.80, duyarlılık %87.10, seçicilik %96.50, pozitif tahmin değeri %94.20, negatif tahmin değeri %91.90 ve F1 puanı %90.50 olarak elde edilmiştir. Sonuç: Önerilen ilişkisel sınıflandırma yöntemi, COVID-19'u sınıflandırmada çok yüksek performans elde etmiştir. Genlerle ilgili çıkarılan birliktelik kuralları, hastalığın teşhis ve tedavisine yardımcı olabilir.
Keywords : Birliktelik kuralları, İlişkisel sınıflandırma, COVID 19, Gen, Sınıflandırma