انجمن کامپیوتر ایران

از آن‏جا که فرآیند تنظیم ژن‏ها در سطح سلولی یک روند دینامیک و پویا است، شبکه‏های عصبی با قابلیت آموزش و تنظیم بر اساس داده‏های آموزشی و سیستم‏های فازی با قابلیت تفسیرپذیری، الگوریتم‏های مناسبی جهت این نوع محاسبات هستند. در پژوهش پیش‏روی، روش‏هایی بر مبنای شبکه‏های عصبی¬فازی جهت پیش‏بینی ارتباطات پیچیده میان ژن‏ها انجام شده است. روش پیشنهادی، ژن‏هایی که بیشترین تاثیر بر هم دارند را به عنوان ژن‏های تنظیم‏کننده می‏یابد و نوع روابط آن‏ها شامل اثر سدکنندگی، فعال‏کنندگی و یا خنثی را مشخص می‏کند و در نهایت شبکه تنظیم ژنی ترسیم می‏شود. برای آموزش، از مجموعه داده‏های استاندارد ریزآرایه مربوط به 12 ژن شاخص موثر در مدت سیکل جوانه زدن نوعی مخمر (Saccharomyces Cerevisiae) استفاده شد. فعل و انفعالات حاصل شده با نتایج آزمایشگاهی بیولوژیکی پیشین، تحت معتبرسازی قرار گرفته‏اند و نتایج نشان‏دهنده آن است که با اجرای روش پیشنهادی، 15% از تعداد قوانین استخراج شده جهت بخش‏بندی فضای ورودی- خروجی کاسته شده و این منجر به کاهش شدید محاسبات می‏شود، در حالی‏که میزان مجموع مربعات خطای الگوریتم نیز در مقایسه با نزدیک‏ترین روش از لحاظ الگوریتم، 0.3- کاهش یافته است.