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Scuola di Dottorato di Ricerca in Parodontologia Sperimentale

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Previsione delle possibili <strong>in</strong>terazioni<br />

Dal software STRING sono state ricavate le <strong>in</strong>terazioni tra i geni co<strong>in</strong>volti<br />

nei processi presi <strong>in</strong> considerazione, caratterizzate da un elevato livello <strong>di</strong><br />

confidenza (punteggio ≥ 0.9).<br />

La somma dei punteggi delle associazioni previste comb<strong>in</strong>ate ha permesso<br />

<strong>di</strong> conferire ad ogni gene una variabile numerica def<strong>in</strong>ita numero pesato <strong>di</strong><br />

legami (WNL, Weighted Number of L<strong>in</strong>ks).<br />

Identificazione dei geni leader<br />

La variabile WNL è stata impiegata nell'analisi a cluster. Si è ricorso<br />

all'algoritmo K-mean per raggruppare i geni, che erano sud<strong>di</strong>visi <strong>in</strong> gruppi<br />

mutualmente esclusivi.<br />

È stato impiegato un algoritmo gerarchico per valutare i raggruppamenti<br />

nei dati simultaneamente, tramite la realizzazione <strong>di</strong> un albero <strong>di</strong> cluster.<br />

L’adeguato numero <strong>di</strong> cluster è stato ottenuto tagliando l’albero ad un<br />

livello <strong>in</strong><strong>di</strong>viduato dall’operatore e, pertanto, privo <strong>di</strong> un criterio<br />

standar<strong>di</strong>zzato o <strong>di</strong> un algoritmo a priori.<br />

Per valutare il numero ottimale dei cluster K nel complesso dei dati, si è<br />

ricorso al metodo del gap statistico, eseguendo un confronto tra la<br />

<strong>di</strong>spersione all'<strong>in</strong>terno del cluster e quella attesa <strong>in</strong> un'appropriata<br />

<strong>di</strong>stribuzione <strong>di</strong> riferimento dei dati. La <strong>di</strong>stribuzione <strong>di</strong> riferimento è stata<br />

generata estraendo m campioni (laddove m=numero dei geni) da una<br />

<strong>di</strong>stribuzione uniforme per <strong>di</strong>mensione <strong>di</strong> dati, ripetuta B volte (con B=5).<br />

È stato, qu<strong>in</strong><strong>di</strong>, eseguito il test <strong>di</strong> Kruskal-Wallis per verificare il numero <strong>di</strong><br />

cluster ottenuti me<strong>di</strong>ante il metodo del gap statistico, confrontando le<br />

<strong>di</strong>fferenze tra i gruppi cluster con un livello <strong>di</strong> significatività statistica <strong>di</strong> α =<br />

0.01.<br />

Si è dato per assunto che i geni con il più alto WNL, che hanno fornito un<br />

unico cluster, gioch<strong>in</strong>o un ruolo predom<strong>in</strong>ante <strong>in</strong> ciascuno dei processi<br />

analizzati e, pertanto, sono stati def<strong>in</strong>iti geni leader.<br />

Gli altri geni sono stati sud<strong>di</strong>visi, <strong>in</strong> base alla loro importanza, <strong>in</strong> classi<br />

def<strong>in</strong>ite con lettere progressive B, C, D etc.<br />

I geni, <strong>in</strong>vece, per i quali non sono state <strong>in</strong><strong>di</strong>viduate associazioni pre<strong>di</strong>ttive<br />

(WNL = 0), sono stati def<strong>in</strong>iti geni orfani.<br />

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