ஜர்னல் ஆஃப் டேட்டா மைனிங் இன் ஜெனோமிக்ஸ் & புரோட்டியோமிக்ஸ்

சுருக்கம்

பயன்பாட்டுச் சூழலில் காரண நெட்வொர்க்குகளின் கருத்தியல் அம்சங்கள்

ஆசம் யாஸ்தானி, அக்ரம் யஸ்தானி மற்றும் எரிக் போர்விங்கிள்

மருத்துவ பரிசோதனை போன்ற சீரற்ற தலையீட்டின் அமைப்பில் காரண அனுமானத்தை உருவாக்குவது கருத்தியல் ரீதியாக நேரடியானது. எவ்வாறாயினும், பெரும்பாலான பெரிய அளவிலான தொற்றுநோயியல் ஆய்வுகளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் கண்காணிப்பு ஆய்வுகளில், கவனிக்கப்பட்ட சங்கத்தின் அடிப்படையிலான குழப்பம் மற்றும் தெளிவான திசையின்மை ஆகியவற்றால் காரண அனுமானம் சிக்கலானது. மிகப் பெரிய அளவிலான உயிரியல் மருத்துவப் பயன்பாடுகளில், Directed Acyclic Graphs (DAG) இல் காரண அனுமானம் பொதிந்துள்ளது, இது மாறிகள் (அதாவது, முனைகள்) இடையே உள்ள காரண உறவுகளின் (அதாவது, அம்புகள்) விளக்கமாகும். அவதானிப்பு ஆய்வுகளின் பின்னணியில் காரண அனுமானத்தை உருவாக்குவதற்கான ஒரு முக்கிய கருத்து, ஒதுக்கீட்டு பொறிமுறையாகும், இதன் மூலம் சில தனிநபர்களுக்கு சிகிச்சை அளிக்கப்படுகிறது, சிலருக்கு சிகிச்சை அளிக்கப்படவில்லை. இந்த முன்னோக்கு, ஒதுக்கீட்டு பொறிமுறையின் (AM) சூழலில் காரண நெட்வொர்க்குகளைப் பற்றி சிந்திக்க ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. கவனிக்கப்பட்ட இயக்கப்பட்ட உறவுகளின் விளைவு அளவுகளின் மதிப்பீடு முன்வைக்கப்பட்டு விவாதிக்கப்படுகிறது.