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Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones de genes

Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones de genes. Por Roberto Barchino Garrido 21/09/2009 Institut de Biotecnologia i de Biomedicina. Índice. Introducción Programas desarrollados y análisis de los resultados Conclusiones. Introducción: Objetivos.

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  1. Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones degenes Por Roberto Barchino Garrido 21/09/2009 Institut de Biotecnologia i de Biomedicina

  2. Índice • Introducción • Programas desarrollados y análisis de los resultados • Conclusiones

  3. Introducción: Objetivos • Clasificar las relaciones transitivas. • Estudiar la relación entre procesos. • Buscar los métodos y algoritmos que faciliten los puntos anteriores. • Analizar los resultados y obtener conclusiones. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  4. Introducción: Microarrays • Cada celda representa a un gen. • La intensidad de color representa el nivel de expresión. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  5. Introducción: Microarrays • Niveles de expresión del gen SCHPDH bajo diferentes condiciones muestrales Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  6. Introducción: Microarrays Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  7. Fase 1 y 2 • Clasificar las relaciones transitivas entre grupos de genes cuyas expresiones mantengan todos ellos una relación no lineal. • Estudiar los procesos y que relación a nivel de expresión tienen entre sí. • Buscar los métodos y algoritmos que faciliten los puntos anteriores. • Analizar los resultados y obtener conclusiones. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  8. B A C Fase 1 • ¿Qué es una relación transitiva? • Una relación todos con todos • A -> B • B -> C • C -> A • Representación: grafos Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  9. Fase 1 • Representación actual de las relaciones. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  10. Fase 1 • Necesidad de un algoritmo para encontrar relaciones transitorias entre las expresiones no lineales de genes. • Búsqueda de subgrafos completos dentro de grafos: Cliques Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  11. F E H D B G I A C Fase 1 • ¿Qué es un clique? • Es un subgrafo completo dentro de un grafo. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  12. F E H D B G I A C Fase 1 • Problema: Algoritmo NP-Completo • Solución: MACE (MAximal Clique Enumerater) Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  13. Fase 1 • Leemos los datos de las relaciones no lineales entre las expresiones de genes de nuestra microarray. • Creamos una matriz en la que se representa el grafo de relaciones • Ejecutamos MACE • Recuperamos la información de las relaciones. • Estudiamos los datos obtenidos. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  14. Fase 1 Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  15. Fase 2 • Clasificar las relaciones según su tipo. • Encontrar grafos isomorfos • Problema NP-(completo). Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  16. Fase 2 • Realmente no nos importa tanto la morfología como el tipo de relaciones que hay. • Si tenemos en cuenta la morfología obtendremos muchas clases con pocos datos. • En cualquier caso conviene agruparlos para facilitar la investigación. • El investigador ya mirará en detalle el significado biológico de esa relación. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  17. Fase 2 • Solución: IsoTypes. • A cada tipo de relación se le asigna un valor. • Se ordenan las relaciones de menor a mayor. • Se clasifica por matching. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  18. Fase 2 • Finalmente se obtienen 420 clases diferentes. • Cada clase está formada por los cliques que tienen el mismo IsoType. • No todas las clases son interesantes a nivel biológico. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  19. MAP1B MAP1B Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones SID 37060 ENO2 SID 37060 • Relación 1: Activadora. Relación 8: Mutuamente excluyente ENO2

  20. RPS16 HLA-B Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones STY11 STY11 RSP16 • Relación 8 y 17: Mutuamente excluyente. Relación 10: Inhibidora HLA-B

  21. GALNT2 LYZ Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones TCF7L2 TCF7L2 GALNT2 • Relación 0: Activadora. Relación 9 y 12: inhibidoras LYZ

  22. QSOX GNAS Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones NET1 QSOX NET1 • Relación 5: Activadora. Relación 9: inhibidora. Relación 26: Activadora/Desactivadora GNAS

  23. Fase 3 • Clasificar las relaciones transitivas entre grupos de genes cuyas expresiones mantengan todos ellos una relación no lineal. • Estudiar los procesos y que relación a nivel de expresión tienen entre sí. • Buscar los métodos y algoritmos que faciliten los puntos anteriores. • Analizar los resultados y obtener conclusiones. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  24. Fase 3 • ¿Qué es un proceso? • Varios genes que se coexpresan a la vez. proceso relaciones lineales Introducción Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  25. Fase 3 • ¿Qué buscamos? • La relación a nivel de proceso. Clique de relaciones no lineales Proceso Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  26. Fase 3 • Para cada clique. • Comprobar con todos los cliques que tengan el mismo IsoType que los genes mantienen una relación lineal. • Caso que sí: guardar. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  27. Fase 3 • Problema: En caso de que el clique tenga aristas repetidas es necesario permutar para comprobar la linealidad. • Permutar  Complejidad factorial. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  28. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  29. Trabajo Futuro • Crear una herramienta que automatice la elaboración de procesos con diversas maneras construcción a partir de los archivos generados en la fase 3. • En forma de clique de cliques. • En forma de grafo de cliques lineales. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  30. Conclusiones • Objetivos cumplidos.  • Transitividad predecible. • Procesos con relaciones no complejas. • Programa automatizado. Introducción Fase 1 Fase 2 Fase 3 Trabajo Futuro Conclusiones

  31. Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones degenes Por Roberto Barchino Garrido Institut de Biotecnologia i de Biomedicina

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