Um método para seleção de atributos em dados genômicos - Oliveira, Fabrízzio Condé de (2015)
Estudos de associação em escala genômica buscam encontrar marcadores moleculares do tipo SNP que estão associados direta ou indiretamente a um fenótipo em questão tais como, uma ou mais características do indivíduo ou, até mesmo, uma doença. O SNP pode ser a própria mutação causal ou pode estar correlacionado com a mesma por serem herdados juntos. Para identi car a região causadora ou promotora do fenótipo, a qual não é conhecida a priori, milhares ou milhões de SNPs são genotipados em amostras compostas de centenas ou milhares de indivíduos. Com isso, surge o desa o de selecionar os SNPs mais informativos no conjunto de dados genotípico, onde o número de atributos é, geralmente, muito superior ao número de indivíduos, com a possibilidade de que existam atributos altamente correlacionados e, ainda, podendo haver interações entre pares, trios ou combinações de SNPs de quaisquer ordens. Os métodos mais usados em estudos de associação em escala genômica utilizam o valor-p de cada SNP em testes estatísticos de hipóteses, baseados em regressão para fenótipos contínuos e baseados nos testes qui-quadrado ou similares em classi cação para fenótipos discretos, como ltro para selecionar os SNPs mais signi cativos. Entretanto, essa classe de métodos captura somente SNPs com efeitos aditivos, pois a relação adotada é linear. Na tentativa de superar as limitações de procedimentos já estabelecidos, este trabalho propõe um novo método de seleção de SNPs baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional denominado SNP Markers Selector (SMS). O modelo é construído a partir de uma abordagem que divide o problema de seleção de SNPs em três fases distintas: a primeira relacionada à análise de relevância dos marcadores, a segunda responsável pela de nição do conjunto de marcadores relevantes que serão considerados por meio de uma estratégia de corte com base em um limite de relevância dos marcadores e, nalmente, uma fase para o re namento do processo de corte, geralmente para diminuir marcadores falsos-positivos. No SMS, essas três etapas, foram implementadas utilizando-se Florestas Aleatórias, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos respectivamente. O SMS objetiva a criação de um uxo de trabalho que maximize o potencial de seleção do modelo através de etapas complementares. Assim, espera-se aumentar o potencial do SMS capturar efeitos aditivos e/ou não-aditivos com interação moderada entre pares e trios de SNPs, ou até mesmo, interações de ordens superiores com efeitos que sejam minimamente detectáveis. O SMS pode ser aplicado tanto em problemas de regressão (fenótipo contínuo) quanto de classi cação (fenótipo discreto). Experimentos numéricos foram realizados para avaliação do potencial da estratégia apresentada, com o método sendo aplicado em sete conjuntos de dados simulados e em uma base de dados real, onde a capacidade de produção de leite predita de vacas leiteiras foi medida como fenótipo contínuo. Além disso, o método proposto foi comparado com os métodos baseados no valor-p e com o Lasso Bayesiano apresentando, de forma geral, melhores resultados do ponto de vista de SNPs verdadeiros-positivos nos dados simulados com efeitos aditivos juntamente com interações entre pares e trios de SNPs. No conjunto de dados reais, baseado em 56.947 SNPs e um único fenótipo relativo à produção de leite, o método identi cou 245 QTLs associados à produção e à composição do leite e 90 genes candidatos associados à mastite, à produção e à composição do leite, sendo esses QTLs e genes identi cados por estudos anteriores utilizando outros métodos de seleção. Assim, o método demonstrou ser competitivo frente aos métodos utilizados para comparação em cenários complexos, com dados simulados ou reais, o que indica seu potencial para estudos de associação em escala genômica em humanos, animais e vegetais.