Rna-seq verilerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme yöntemlerinin entegrasyonu

Rahim ağzı kanseri, serviks adı verilen rahmin alt kısmındaki hücreleri etkileyen bir jinekolojik kanser türüdür. Gen mutasyonlarının bir sonucu olarak hücreler anormal hale gelir ve kontrolsüz bölünme kanserin birincil nedenidir. Öte yandan, Alzheimer hastalığı, esas olarak insanlar yaşlandıkça beyin hücresi ölümünün bir sonucu olarak hafıza kaybına ve bunamaya neden olan geri dönüşü olmayan bir nörolojik hastalıktır. Beynin düşünme, öğrenme ve hafızayı kontrol eden kısımları yaralanmış veya tahrip olmuş ve semptomlara neden olmuştur. Rahim ağzı kanseri ve Alzheimer hastalığı her ikisi de genetik bozukluklardır. Birçok genin bilgisi RNA-Seq verilerinde tutulur. Bu yaklaşımı hızlandırmak ve klinisyenlere tanı sürecinde yardımcı olmak için ilişkisiz gen sayısı azaltılarak sınıflandırma algoritmaları kullanılarak metodolojiler oluşturulabilir. Bu önerinin amacı, gerçek örneklerden elde edilen genlerle oluşturulmuş RNA-Seq veri kümelerini kullanarak Rahim Ağzı Kanseri ve Alzheimer Hastalığını incelemek için istatistiksel ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanmaktır. RNA-Seq veri setinin boyutunu küçültmek için iki veri seti için tüm genler arasında %5, %10 ve %30 olacak şekilde gen seçilim yapılır ve gen ekspresyon verileri her bir gen için genlerin önem düzeyine göre oluşturulmuştur. Bu üç senaryoda, seçilen genler kategorizasyon sürecinde eğitilir ve test edilir. Sınıflandırma için Derin Sinir Ağları (DNN), Evrişimli sinir ağları (CNN) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) yaklaşımları uygulanmaktadır. Bu araştırmanın ardından Alzheimer Hastalığı ve Rahim Ağzı Kanseri sınıflandırmalarında hangi yaklaşımların en iyi sonuç verdiği değerlendirilecektir.