Mineração de Regras para Classificação de Oncogenes Medidos por Microarray Utilizando Algoritmos Genéticos

A Bioinformática diz respeito a utilização de técnicas e ferramentas de computação para a resolução de problemas biológicos. Entre essas técnicas, os métodos vindos da Inteligência Artificial, principalmente os Algoritmos Genéticos (AG), vem sendo bastante utilizados na resolução desses problemas,...

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Autores principales:	Laurence Rodrigues do Amaral, Gina Maira Barbosa de Oliveira
Formato:	article
Lenguaje:	EN PT
Publicado:	Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva (INCA) 2010
Materias:	Oncogenes Expressão Gênica Neoplasias Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens RC254-282
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/dc74f14f2fb748ac82f78bbe962fe22a
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spelling	oai:doaj.org-article:dc74f14f2fb748ac82f78bbe962fe22a2021-11-29T20:18:45ZMineração de Regras para Classificação de Oncogenes Medidos por Microarray Utilizando Algoritmos Genéticos10.32635/2176-9745.RBC.2010v56n3.14910034-71162176-9745https://doaj.org/article/dc74f14f2fb748ac82f78bbe962fe22a2010-06-01T00:00:00Zhttps://rbc.inca.gov.br/revista/index.php/revista/article/view/1491https://doaj.org/toc/0034-7116https://doaj.org/toc/2176-9745 A Bioinformática diz respeito a utilização de técnicas e ferramentas de computação para a resolução de problemas biológicos. Entre essas técnicas, os métodos vindos da Inteligência Artificial, principalmente os Algoritmos Genéticos (AG), vem sendo bastante utilizados na resolução desses problemas, especialmente relacionados a análise da expressão genica. Neste trabalho, utilizamos um AG na busca de regras de alto nível do tipo IF-THEN. Esse AG foi aplicado na classificação de bases de dados contendo níveis de expressão genica (obtidos através de microarray) de genes relacionados a nove classes de câncer obtidos da base de dados NCI60. São elas: mama, sistema nervoso central, colón, leucemia, melanoma, pulmão, ovário, renal e células reprodutivas. Para a avaliação das regras geradas pelo AG, empregamos conceitos amplamente utilizados em domínios médicos. São eles: sensibilidade (true_positive e false_negative) e especificidade (true_negative e false_positive). A saída do AG e uma regra do tipo: IF([5':W31089,3':N98525] ≥0,4) AND ([5':,3':W70076] < -0,5) THEN Câncer = sistema_nervoso_central, onde os valores entre colchetes referem-se ao GeneBank_Acession de cada gene que compõem a regra. O conjunto formado pelas nove melhores regras (uma para cada classe de câncer) obteve avaliações medias de 96,72%, contendo, em média, três genes em cada regra. Com essas regras, conseguimos delimitar possíveis genes relacionados a cada classe de câncer e seus respectivos níveis de expressão, conseguindo assim associações gene/câncer e gene/gene. Acreditamos que essas associações possam contribuir para o diagnóstico da classe de câncer avaliada, limitando então o número de genes a serem analisados na busca de novos tratamentos. Laurence Rodrigues do AmaralGina Maira Barbosa de OliveiraInstituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva (INCA)articleOncogenesExpressão GênicaNeoplasiasNeoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogensRC254-282ENPTRevista Brasileira de Cancerologia, Vol 56, Iss 3 (2010)
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description	A Bioinformática diz respeito a utilização de técnicas e ferramentas de computação para a resolução de problemas biológicos. Entre essas técnicas, os métodos vindos da Inteligência Artificial, principalmente os Algoritmos Genéticos (AG), vem sendo bastante utilizados na resolução desses problemas, especialmente relacionados a análise da expressão genica. Neste trabalho, utilizamos um AG na busca de regras de alto nível do tipo IF-THEN. Esse AG foi aplicado na classificação de bases de dados contendo níveis de expressão genica (obtidos através de microarray) de genes relacionados a nove classes de câncer obtidos da base de dados NCI60. São elas: mama, sistema nervoso central, colón, leucemia, melanoma, pulmão, ovário, renal e células reprodutivas. Para a avaliação das regras geradas pelo AG, empregamos conceitos amplamente utilizados em domínios médicos. São eles: sensibilidade (true_positive e false_negative) e especificidade (true_negative e false_positive). A saída do AG e uma regra do tipo: IF([5':W31089,3':N98525] ≥0,4) AND ([5':,3':W70076] < -0,5) THEN Câncer = sistema_nervoso_central, onde os valores entre colchetes referem-se ao GeneBank_Acession de cada gene que compõem a regra. O conjunto formado pelas nove melhores regras (uma para cada classe de câncer) obteve avaliações medias de 96,72%, contendo, em média, três genes em cada regra. Com essas regras, conseguimos delimitar possíveis genes relacionados a cada classe de câncer e seus respectivos níveis de expressão, conseguindo assim associações gene/câncer e gene/gene. Acreditamos que essas associações possam contribuir para o diagnóstico da classe de câncer avaliada, limitando então o número de genes a serem analisados na busca de novos tratamentos.
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Mineração de Regras para Classificação de Oncogenes Medidos por Microarray Utilizando Algoritmos Genéticos

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