Gene Regulatory Elements Extraction in Breast Cancer by Hi-C Data Using a Meta-Heuristic Method


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Detection of gene regulatory elements and the interactions among them may be conducive to diagnosis and treatment of many diseases and maladies as cancer. In this regards, Hi-C techniques such as HiCUP, HiC-Pro, HiC-bench, etc., are capable of detecting the gene regulatory elements and their interactions. Extracting only the fixed length gene regulatory elements, these techniques are not able to detect many of gene regulatory elements as they may be of variable-lengths. In this research, we intend to use a two-objective Meta heuristic method based on simulation annealing to provide a method capable of detecting and extracting sequences of variable-length regulators from the genome, and also calculating the interactions between them. In fact, these gene regulatory elements can be potential promoters/enhancers that could play a significant role in the incidence and exacerbation of cancer. To measure the performance and effectiveness of the suggested method, the proposed method is implemented on Hi-C data regarding patients with breast cancer in two blood cells GM12878 and CD34+. Then, the results of implementing the proposed method are compared with the HiCUP and HiC-Pro methods. The results show that the proposed method has a better performance than the HiCUP and HiC-Pro methods. In addition, the proposed method has been investigated for the detection and extraction of gene regulatory elements involved in the occurrence and exacerbation of this type of cancer. Experimental studies have shown that the two promoters BLC6 and HOTTIP discovered by the proposed method have had a significant effect on the incidence and severity of breast cancer in the both genetically engineered blood cells GM12878 and CD34+.

Об авторах

M. Hosseinpoor

Department of Computer Engineering, Yasooj Branch, Islamic Azad University

Email: parvin@iust.ac.ir
Иран, Yasooj

H. Parvin

Department of Computer Engineering, Nourabad Mamasani Branch, Islamic Azad University; Young Researchers and Elite Club, Nourabad Mamasani Branch, Islamic Azad University

Автор, ответственный за переписку.
Email: parvin@iust.ac.ir
Иран, Nourabad Mamasani; Nourabad Mamasani

S. Nejatian

Department of Electrical Engineering, Yasooj Branch, Islamic Azad University; Young Researchers and Elite Club, Yasooj Branch, Islamic Azad University

Email: parvin@iust.ac.ir
Иран, Yasooj; Yasooj

V. Rezaie

Department of Mathematics, Yasooj Branch, Islamic Azad University; Young Researchers and Elite Club, Yasooj Branch, Islamic Azad University

Email: parvin@iust.ac.ir
Иран, Yasooj; Yasooj

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».