Abstract
It is extremely lacking and urgently required that the method of constructing the Gene Regulatory Network (GRN) from RNA-Sequencing data (RNA-Seq) because of Big-Data and GRN in Big-Data has obtained substantial observation as the interactions among relevant featured genes and their regulations. We propose newly the computational comparative feature patterns selection method by implementing a minimum-redundancy maximum-relevancy (MRMR) filter the support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) with Intensity-dependent normalization (DEGSEQ) as a preprocessor for emphasizing equal preciseness in RNA-seq in Big-Data. We found out the proposed algorithm might be more scalable and convenient because of all libraries in R package and be more improved in terms of the time consuming in Big-Data and minimum-redundancy maximum-relevancy of a set of feature patterns at the same time.
유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.