퍼지 커널 K-평균 및 DNA 메틸화 데이터를 사용한 종양 진행 경로 구축 및 바이오마커 발견

종양 진행 경로를 구축하고 암과 관련된 바이오마커를 발견하는 것은 질병의 분자적 기초를 이해하고 새로운 화학요법 접근 방식을 확립하며, 차례로 약물의 임상 효율성을 개선하는 데 중요하다. 최근 생물정보학 연구자들로부터 많은 주목을 받았다. 그러나 경로 구축을 위한 방법은 상대적으로 적게 존재한다. 이 기사는 CpG 섬 메틸화 데이터를 사용하여 종양 진행 경로를 구축하기 위해 새로운 엔트로피 커널 기반 커널 클러스터링과 퍼지 커널 클러스터링 알고리즘을 개발한다. 다양한 단계에서 진단된 종양 조직에서 얻은 메틸화 데이터는 서로 다른 단계의 분자적 사건을 설명하는 에피제노타입과 표현형을 구별하는 데 사용될 수 있다. 커널 및 퍼지 커널 K-평균을 사용하여 우리는 종양 진행 경로를 설명하고 암과 관련된 가능한 바이오마커를 찾아내기 위한 종양 진행 나무를 구축했다. 우리의 결과는 제안된 알고리즘과 메틸화 프로파일이 종양 진행 단계를 예측하고 바이오마커를 효율적으로 발견할 수 있음을 나타낸다. 소프트웨어는 요청 시 제공된다.