ARTICLES

Original Article

Classification of schizophrenia patients by using genomic data: A data mining approach

Turkish Title : Şizofreni hastalarının genomik veri kullanarak klasifiye edilmesi: Veri madenciği yaklaşım

Kaan Yilancioglu,Muhsin Konuk
JNBS, 2015, 2(3), p:102-104

Genomic information obtained from robust analysis methods such as microarray and next generation sequencing reveals underlying disease mediating factors and potential diagnostic biomarkers. Data mining methods have been widely chosen for classification and regression studies of health sciences as well as other disciplines since the beginning. In the present study, public Gene Expression Omnibus (GEO) genome wide expression dataset (ID: GSE12679) consisting of mRNA transcripts of post-mortem brain tissues in schizophrenic and normal patients were analyzed by using Multilayer Perceptron Neural Network (MLP NN) algorithm. A set of most differentially expressed genetic features (p<0.001) were used for creating the classifier which can predict disease states in test set with ~82% accuracy. Differentially expressed genes used as classifying biomarkers gain utmost importance for revealing hidden underlying genetic factors associated with important psychiatric diseases. We could also suggest that such data mining tools might be applicable for developing genome-based diagnostic tools.

Yeni nesil sekanslama ve mikrodizilim/çip analizlerinden elde edilen genomik veriler, çeşitli hastalıkların altında yatan moleküler sebepleri açığa çıkarmakta ve potansiyel tanı biyomarkörlerinin tanımlanmasını olanaklı kılmaktadır. Ortaya çıktığından buyana klasifikasyon ve regresyon analizlerini temel alan veri madenciliği metotları çeşitli çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, NCBI GEO veri bankasından elde edilen, post-mortem beyin dokularından elde edilmiş beyin dokularının mRNA transcript analiz verileri MLP nöral ağ algoritması kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada, dokular arasında ki transkripsiyon düzeyleri farkları analiz edilmiştir. Transkripsiyon düzeyleri farkı kullanılarak oluşturulan klasifikatör, şizofrenik ve normal hasta gruplarını %82 kesinlikle tahmin etmiştir. Psikiyatrik hastalıkların altında yatan etmenlerin aydınlatılmasında genetik biyomarkörlerin rolü günden güne önem kazanmaktadır. Ayrıca bu çalışmada kullanılan yöntemlere benzer yöntemlerin, genom temelli tanı yöntemlerinin bulunmasında katkı sağlayacağı düşünülmektedir.


ISSN (Print) 2149-1909
ISSN (Online) 2148-4325

2017 yılından itibaren dergimiz İngilizce'nin yanında Türkçe dilinde de yayın kabulüne başlamıştır.