• عنوان

    غني سازي داده‌هاي سلول‌هاي سرطاني با استفاده از داده‌هاي ژن توسط مدل‌هاي مولد

  • نويسنده اصلي

    حق شناس حقيقي، نفيسه

  • محل تحصيل
    اصفهان : دانشگاه صنعتي اصفهان
  • رشته تحصيلي
    مهندسي كامپيوتر
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • چكيده
    سرطان يكي از مهم‌ترين چالش‌هاي سلامت جهاني است كه در اثر تغييرات ژنتيكي در الگوهاي بيان ژن به وجود مي‌آيد و رشد كنترل‌نشده سلول‌ها و تشكيل تومورهاي بدخيم را در پي دارد. پيشرفت فناوري‌هاي توالي‌يابي نسل جديد، به‌ويژه در سطح سلول‌تك، امكان شناسايي دقيق‌تر انواع سلول‌ها و تحليل عميق‌تر ريزمحيط تومور را فراهم كرده است؛ با اين حال، كمبود داده‌هاي باكيفيت، نويزهاي فني و عدم توازن در كلاس‌هاي داده، تحليل اين اطلاعات را با دشواري‌هاي جدي روبه‌رو كرده است. در اين پژوهش، روشي نوين مبتني بر شبكه‌هاي مولد تخاصمي (GAN) براي توليد داده‌هاي مصنوعي بيان ژن سلول‌تك ارائه مي‌شود. اين رويكرد با هدف جبران كمبود داده و حفظ حريم خصوصي بيماران طراحي شده و ضمن حفظ ويژگي‌هاي زيستي كليدي، سازگاري آماري خود را با داده‌هاي واقعي حفظ مي‌كند. داده‌هاي خام پس از پيش‌پردازش با روش Seurat و تبديل به قالب تصويري از طريق GenoMap، به گونه‌اي سازمان‌دهي شدند كه ساختار زيستي و روابط ژني ميان سلول‌ها در آن‌ها پايدار بماند. مدل پيشنهادي Contrastive IP3G از دو بخش اصلي تشكيل شده است: (1) بخش مولد و تميزدهنده مبتني بر GAN كه داده‌هاي مصنوعي بيان ژن را توليد كرده و توزيع آن‌ها را به داده‌هاي واقعي نزديك مي‌سازد؛ و (2) بخش يادگيري متضاد (Contrastive Learning) كه با تعريف جفت‌هاي مثبت و منفي از سلول‌ها، نمايش‌هاي پنهان را در فضاي نهفته به‌گونه‌اي سامان مي‌دهد كه سلول‌هاي مشابه به هم نزديك و سلول‌هاي متفاوت از هم دور شوند. تركيب اين دو سازوكار باعث مي‌شود مدل نه‌تنها ساختار آماري داده‌ها را بازسازي كند، بلكه مرزهاي زيستي ميان انواع سلول‌ها را نيز به‌صورت خودكار و بدون نظارت آشكار سازد. نتايج آزمايش‌ها نشان داد كه مدل Contrastive IP3G داده‌هاي مصنوعي‌اي با تطابق ساختاري و آماري چشمگير نسبت به داده‌هاي واقعي توليد مي‌كند و روابط همبستگي ژني را به‌خوبي بازتوليد مي‌نمايد. افزودن داده‌هاي مصنوعي توليدشده توسط اين مدل موجب بهبود عملكرد طبقه‌بندهاي SVM و CNN شد، به‌طوري‌كه نوسانات دقت به‌ترتيب به كمتر از 5٪ و 10٪ كاهش يافت. همچنين، ميانگين برتري مدل نسبت به نسخه پايه IP3G در معيارهاي KID و MMD به‌ترتيب حدود 38٪ و 60٪ برآورد شد.
  • شماره ركورد
    236872
  • گرايش رشته تحصيلي
    هوش مصنوعي و رباتيكز
  • دانشكده
    مهندسي برق و كامپيوتر
  • دانشگاه
    دانشگاه صنعتي اصفهان