Model P-CALS bagi menyelesaikan permasalahan ralat lata pada pembinaan semula rangkaian pengawal atur gen

Faridah Hani Mohamed Salleh (P62446)

Please use this identifier to cite or link to this item: https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513367

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Suhaila Zainudin, Dr.
dc.contributor.author	Faridah Hani Mohamed Salleh (P62446)
dc.date.accessioned	2023-10-16T04:35:55Z	-
dc.date.available	2023-10-16T04:35:55Z	-
dc.date.issued	2018-11-26
dc.identifier.other	ukmvital:120609
dc.identifier.uri	https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513367	-
dc.description	Pembinaan semula RPAG (rangkaian pengawal atur gen) ditakrifkan sebagai proses mengenal pasti hubungan antara gen berdasarkan data eksperimen menggunakan analisis pengkomputeran. Pembinaan semula RPAG adalah suatu proses yang mencabar kerana melibatkan data yang dipengaruhi hingar dan saiz pemerhatian terhad. Ketidaktepatan ramalan pada motif lata merupakan sebab utama mengapa model pembinaan semula RPAG yang dicipta sebelum ini mengalami penurunan prestasi. Ralat lata ditakrifkan sebagai kesalahan ramalan pada motif lata, di mana hubungan tidak langsung disalahtafsirkan sebagai hubungan langsung. Walaupun kajian dalam bidang ini aktif dijalankan dari segi pelbagai aspek, perbincangan spesifik bagi menyelesaikan permasalahan berkaitan ralat lata adalah masih kurang. Malahan, eksperimen terdahulu tidak menjurus ke arah pembuktian kebolehupayaan sesuatu model itu dalam mengelak berlakunya ralat lata. Ralat lata berlaku kerana hubungan langsung yang wujud antara gen memberikan isyarat yang kuat sehingga mengaburi petanda lain yang mungkin wujud bagi menunjukkan hubungan sebenar gen. Kewujudan gen yang tidak berkaitan dalam pengiraan juga menyukarkan pengenalpastian hubungan gen sebenar. Model Hingar Gaussian (MHG), Pekali Kolerasi Pearson (PKP), Pearson & Gaussian (P&G) dan Regresi Linear Berbilang (RLB) telah diaplikasikan ke atas data sintetik. Penemuan utama eksperimen adalah jumlah positif palsu yang tinggi terhasil adalah disebabkan oleh ralat lata. P&G telah dikenal pasti sebagai model terbaik untuk digunakan ke atas data sintetik. Walaubagaimanapun, struktur data sebenar ekspresi gen yang berbeza daripada data sintetik menyebabkan aplikasi P&G ke atas set data sebenar tidak boleh dilakukan. Lalu, RLB dipilih sebagai model terbaik untuk ditambahbaik bagi menyelesaikan ralat lata. Oleh kerana bilangan pemerhatian data eksperimen nyata adalah jauh berkurangan, sebilangan peramal disingkirkan secara sistematik dengan mengekstrak sub-jaringan rawak daripada jaringan besar. Walaubagaimanapun, pengaplikasian sub-jaringan pada RLB adalah diragukan kerana hubungan antara gen boleh menjadi tidak tepat. Kekurangan yang didapati pada semua model yang diuji telah memberi motivasi kepada pengusulan P-CALS yang merupakan model berasakan KDTS dan terdiri daripada dua kaedah bermula dengan mengenalpasti gen peramal bererti oleh APK. Kemudian, gen peramal tersebut diumpukkan pada KDTS bersama-sama gen peramal yang dikenalpasti oleh UKMA dalam model KDTS. Prestasi P-CALS diuji dengan RPAG berskala genom E. coli, S. cerevisiae dan set data siliko. P-CALS mencatatkan keputusan yang baik dengan kesemua sub-jaringan mencatatkan nilai AUROC melebihi 0.5, dengan 82.31% pembolehubah bererti dan hubungan gen dikenalpasti pada jaringan paling kompleks. Eksperimen pada set data sebenar seterusnya diperluaskan untuk mengkaji keefisyenan P-CALS dalam menangani ralat lata dengan menggunakan prosedur eksperimen yang turut diusulkan dalam kajian ini.,Ph.D.
dc.language.iso	may
dc.publisher	UKM, Bangi
dc.relation	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat
dc.rights	UKM
dc.subject	Genetic programming (Computer science)
dc.subject	Genetic regulation
dc.subject	Gene expression
dc.subject	Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations
dc.subject	Dissertations, Academic -- Malaysia
dc.title	Model P-CALS bagi menyelesaikan permasalahan ralat lata pada pembinaan semula rangkaian pengawal atur gen
dc.type	Theses
dc.format.pages	187
dc.identifier.callno	QA76.623.F337 2018 3 tesis
dc.identifier.barcode	005363(2021)(PL2)
Appears in Collections:	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
ukmvital_120609+SOURCE1+SOURCE1.1.PDF Restricted Access		3.68 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item