Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones de genes
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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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Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones de genes

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Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones degenes

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

  • 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


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


Introducción: Microarrays

  • Niveles de expresión del gen SCHPDH bajo diferentes condiciones muestrales

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


Introducción: Microarrays

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


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


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


Fase 1

  • Representación actual de las relaciones.

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


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


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


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


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


Fase 1

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


Fase 2

  • Clasificar las relaciones según su tipo.

  • Encontrar grafos isomorfos

    • Problema NP-(completo).

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


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


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


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


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


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


GALNT2

LYZ

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones

TCF7L2

TCF7L2

GALNT2

  • Relación 0: Activadora. Relación 9 y 12: inhibidoras

LYZ


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


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


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


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


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


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


Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


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


Conclusiones

  • Objetivos cumplidos. 

  • Transitividad predecible.

  • Procesos con relaciones no complejas.

  • Programa automatizado.

Introducción

Fase 1

Fase 2

Fase 3

Trabajo Futuro

Conclusiones


Agrupamiento de relaciones no lineales entre expresiones degenes

Por Roberto Barchino Garrido

Institut de Biotecnologia i de Biomedicina


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