SPADIS: Selecting predictive and diverse SNPS in GWAS

Genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (Genome-Wide Association Studies - GWAS) saptanan genetik varyasyonlar nadiren tek başlarına karmaşık hastalıkların kalıtsal aktarımını açıklamakta başarılı olabilmektedirler. Şimdiye kadar, fenotiple ilişkili olan varyasyonların bir alt kümesini seçmek amacıyla çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden bazılarında, tekil nükleotit polimorfizmlerini (Single Nucleotide Polymorphism - SNP) bir SNP-SNP ağında bağlı şekilde ödüllendiren bir yaklaşım izlenmiştir. Bu yaklaşımın fenotipi açıklayıcı ve biyolojik anlamda yorumlanabilir SNP'leri bulmakta başarılı sonuçlar elde ettiği de gösterilmiştir. Fakat, bizim hipotezimize göre, ağ üzerinde bağlılık kısıtlaması yapmak benzer biyolojik süreçleri etkileyen, ihtiyaç fazlası SNP'lerin seçimini destekler ve bu da fenotipi açıklama gücünde potansiyel bir kayba sebep olabilir. Bu doğrultudaki çalışmamızda, birbirini tamamlayıcı etkiye sahip olması adına, ağ üzerinde yakın SNP'leri seçmekten kaçınan SPADIS adında yeni bir yöntem sunulmaktadır. SPADIS bu işlevini, altmodüler bir fonksiyonun azami değerine yakınlığını bir sabit çarpan (1-1/e) ile garanti edebilen açgözlü (greedy) bir algoritma ile yerine getirmektedir. SPADIS, deneylerimizde, modern yöntemlerden biri olan SConES ile Arabidopsis Thaliana verisinde karşılaştırılmıştır: Fenotip açıklayabilme ölçütünde ortalama olarak 17 fenotipin 15'inde daha iyi sonuçlar elde edilmekle birlikte, çeşitli ağ ve kurgular arasında istikrarlı gelişmeler de sağlanmıştır. Üstelik, SPADIS'in fenotip ile ilişki daha fazla sayıda gen saptadığı ve çalışmasını daha kısa sürede tamamladığı gösterilmiştir. Ayrıca, deneylerimizde, Hi-C verisinin SNP seçimi problemi çerçevesinde SNP-SNP ağı oluşturmadaki kullanımı incelenmiş ve bunun test edilen tüm yöntemlerin fenotipi açıklamasına katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir.