Robust Rank Aggregation meetodi rakendamine autoimmuunsete sihtmärkide prioritiseerimiseks valgukiipidel
Nimi
Vitalii Peretiatko
Kokkuvõte
Autoimmuunhaigused on tänapäeva maailmas väga sagedased. Üha enam ja enam haigusi on seotud autoimmuunsete protsessidega. Autoimmuunreaktsioon on protsess, mille käigus immuunsüsteem toodab antikehasid (autoantikehad) organismi enda rakkude vastu. Autoimmuunhaiguste põhjused ja mehhanismid on aga veel selgeks tegemata. Üheks võimaluseks, kuidas autoimmuunhaigusi õppida on välja selgitada, miks kindlad rakud ja iseäranis just valgud on autoantikehade märklauaks. Selle eesmärgi saavutamiseks on välja töötatud mitmesuguseid tehnoloogiaid, kuhu kuuluvad ka valgukiibid. See tehnoloogia võimaldab hinnata autoantikehade kogust patsiendi seerumis 9000 unikaalse inimese valgu vastu. Seega, rakendades andmeanalüüsi meetodeid on bioinformaatikud võimelised tuvastama autoantikehade märklaudvalke. Teades neid valke, saavad bioloogid läbi viia edasisi katseid ning formuleerida uusi hüpoteese autoimmuunhaiguste mehhanismide ja esinemise kohta. Traditsioonilised andmeanalüüsi meetodid keskenduvad ainult selliste valkude leidmisele, mis erinevad kõige kindlamalt tervete ja patsientide grupi vahel. Need meetodid aga jätavad kõrvale fakti, et märklaudvalkude repertuaar võib patsientide vahel oluliselt erineda. Seega võib isegi üksikjuhtum sisaldada olulist informatsiooni haiguse mehhanismide mõistmisel. Käesolevas lõputöös pakume välja, et Robust Rank Aggregation (RRA) algoritmi saab kasutada adaptiivse meetodina leidmaks reaktiivsete valkude (märklaudvalkude) laia repertuaari. Me võrdlesime klassikaliste analüüsimeetodite otstarbekust ja efektiivsust RRA-ga nii sünteetilistel kui ka pärisandmetel. Katsed sünteetilise andmehulgaga ehk andmehulgaga, mille puhul on reaktiivsed valgud teada näitavad, et RRA ületab teisi meetodeid olles samal ajal vähem mõjutatud “mürast”. Rakendades RRA-d pärisandmetel ning viies läbi rikastusanalüüsi iga meetodi kohta saadud reaktiivsete valkude listidega, saime me sarnase arvu valke, mis olid bioloogilise ja immuunvastusega seotud klassides üleesindatud.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Dmytro Fishman, Elena Sügis
Kaitsmise aasta
2016