Aplicación del método de agrupamiento lineal en inferencia de redes genéticas probabilísticas aplicado al Plasmodium Falciparum

Abstract

Las reacciones químicas que resultan de la expresión de genes son complejas y aun no se entienden completamente. Se conoce que los genes envían, reciben y procesan la información para formar una compleja red de comunicación, pero la arquitectura y la dinámica de estas redes no es totalmente conocida. De esta forma, un problema importante dentro del campo de la biología sistémica es determinar cómo los genes se relacionan entre si dentro de la célula. Este proceso se conoce como inferencia de redes gen éticas. La inferencia de redes gen éticas a partir de datos de expresión es un problema abierto debido a la alta dimensionalidad (número de genes) y al pequeño número de muestras disponibles, incluso considerando el hecho de que las redes sean escasas (número limitado de genes de entrada por gen objetivo). De esta forma, podemos encontrar varias técnicas que ayudan a aliviar el problema de la alta dimensionalidad, en este trabajo nos centramos en corroborar la efectividad del método de Agrupamiento Lineal, el cual infiere las redes gen éticas a partir de particiones en el espacio del reticulado Booleano, inducidos por combinaciones lineales de los valores de los genes predictores. De este modo el número de configuraciones de los valores de los predictores muestran una función lineal en vez de una función exponencial en función al número de genes, de esta forma es aplicada una selección local de características (genes predictores) para cada gen con el fin de hacer la inferencia. Este trabajo analiza el método de Agrupamiento Lineal aplicado a un conjunto de datos del microarray del Plasmodium Falciparum, uno de los agentes que produce la malaria, demostrando la validez de esta técnica en datos reales, habiendo sido capaz de producir conocimiento ya descubierto anteriormente y ayudando a aliviar el problema de dimensionalidad.