Yapay zekada veri madenciliği yöntemi kullanarak biyoinformatik yazılım geliştirilmesi : Sitrülin ile bir uygulama

Günümüzde sağlık alanında yapay zeka giderek büyük önem kazanmaya başlamıştır. Başta yapay zeka olmak üzere bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, veri görselleştirme, veri tabanı yönetimi ile algoritmalarını, istatistiği birleştiren, veri madenciliği disiplinler arası bir alanı oluşturmaktadır. Veriler arasından ihtiyaç duyulanın seçilmesi ve bunların işlenerek anlamlı bağıntılatın araştırılması veri madenciliğinin asıl konusunu oluşturmaktadır.Bu çalışma ile istatistik temelli bir yaklaşımla, biyosentez ve metabolik yolu henüz tam olarak aydınlatılmamış ve insan metabolizmasında da önemli bir aminoasit/protein olan sitrülinin veri madenciliği ile R Software kullanılarak bir arayüz oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın sitrülin ile ilişkili gen verileri GenBank Overview-NCBI-GEO veri tabanından elde edilmiştir. Veriler üzerinde Bayes Sınıflandırma Algoritması kullanılmış ve biyoinformatik analiz yapılmıştır. Yapılan analizler ile sitrulin ilişkili genlerin protein hedefine ne düzeyde etki ettiği sayısal olarak ilişkilendirilmiştir. İlişkilendirme sonrasında ise olası metabolik yolaklar belirlenmesinde String, Reactome Pathway Database, Wiki Pathway, KEGG ve David Gen Pathway veri tabanları kullanılmıştır. Sitrulin ilişkili genlerin görev aldığı yolaklar değerlendirildiğinde; biyosentez yolağında en fazla görev alan gen CPS1 iken, metabolik yolakta en fazla görev alan genin ASS1 olduğu belirlenmiştir. Metabolik yolak analizinde sitrülinin en fazla görev aldığı ve etkili olduğu yolağın ise %30 'luk oran ile üre döngüsü olduğu belirlenmiştir. Bu kapsamda klinik tablo örneği olarak belirlenen böbrek transplantasyon ve doku hasarı bulunan klinik hasta verileri üzerinden üre döngüsünde sitrülin ilişkili 100 genin cluster analizi (heat-map analizi) yapılmıştır. Sonuçlar PlotMD, VolcanoPlot, BoxPlot, QQ-Plot analizi ile yorumlanmıştır.