Ett av de mest utmanande problemen vid utvinning av genuttrycksdata är att identifiera hur uttrycket för en viss gen påverkar uttrycket av andra gener. För att belysa sambanden mellan generna, en association regel mining (ARM) metod har tillämpats på microarray genuttrycksdata. En konventionell ARM-metod har dock en gräns för att extrahera tidsmässiga beroenden mellan genuttryck, även om tidsinformationen är nödvändig för att upptäcka underliggande regleringsmekanismer i biologiska vägar. I detta dokument föreslår vi en ny metod, kallad timlig föreningsregel gruvdrift (TARM), som kan extrahera tidsmässiga beroenden bland relaterade gener. En temporal association regel har formen [gen A↑, gen B↓] → (7 min) [gen C↑], som representerar den höga uttrycksnivån av gen A och betydande repression av gen B följt av betydande uttryck av gen C efter 7 minuter. Den föreslagna TARM-metoden testas med Saccharomyces cerevisiae cellcycle time-series microarray genuttrycksdata. I TARM:s parametermonteringsfas har den monterade parameteruppsättningen [tröskel = ± 0,8, stöd för ≥ 3 transaktioner, konfidensgrad ≥ 90%] med den bästa precisionspoängen för KEGG-cellcykelbanan valts för regelbrytningsfasen. Med den monterade parametern uppsättning, antal temporal association regler med fem transkriptionella tidsfördröjningar (0, 7, 14, 21, 28 minuter) extraheras från genuttryck data av 799 gener, som är föridentifierade cellcykeln relevanta gener. Från de extraherade tidsmässiga föreningsreglerna, associerade gener, som spelar samma roll biologiska processer inom kort transkriptionell tidsfördröjning och vissa tidsmässiga beroenden mellan gener med specifika biologiska processer identifieras. I detta arbete föreslog vi TARM, som är en tillämpad form av konventionell ARM. TARM visade högre precision än Dynamic Bayesian nätverk och Bayesian nätverk. Fördelar med TARM är att det talar om storleken på transkriptionell tidsfördröjning mellan associerade gener, aktivering och hämningsförhållande mellan gener, och uppsättningar av co-regulatorer.
Återigen användes en Apriori-baserad metod i REF för att upptäcka tidsmässiga associationer från genuttrycksdata.
Identification of temporal association rules from time-series microarray data sets
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}