Entropy dynamics interpretation in genetic studies with the multifactor dimensionality reduction method

Authors

  • Uladzimir A. Ivaniukovich International Sakharov Environmental Institute, Belarusian State University, 23/1 Dawgabrodskaja Street, Minsk 220070, Belarus
  • Sergei B. Melnov Belarusian State University of Physical Culture, 105 Peramozhcaw Avenue, Minsk 220020, Belarus
  • Ma Min Belarusian State University of Physical Culture, 105 Peramozhcaw Avenue, Minsk 220020, Belarus

Keywords:

genetics, simulation, multifactor dimensionality reduction, gene – gene interactions, genotype, phenotype, entropy, statistical analysis, classification

Abstract

The multifactor dimensionality reduction (MDR) method allows to select the predictor (gene, allele) combinations corresponding to a particular phenotype (outcome) with high precision. However, the entropy change graph and interaction dendrogram constructed in the MDR (version 3.0.2) software implementing this method do not characterize gene – gene interactions. Using examples of athlete classification based on their genotypes, it is shown that the software constructs a statistical entropy change graph when reducing dimensionality, which does not correspond to the strength and direction of real gene – gene interactions, but describes the efficiency of predictor convolution when combining two or more factors in order to achieve maximum accuracy in classifying outcomes.

Author Biographies

  • Uladzimir A. Ivaniukovich, International Sakharov Environmental Institute, Belarusian State University, 23/1 Dawgabrodskaja Street, Minsk 220070, Belarus

    PhD (physics and mathematics), docent; associate professor at the department of information technologies in ecology and medicine, faculty of environmental monitoring

  • Sergei B. Melnov, Belarusian State University of Physical Culture, 105 Peramozhcaw Avenue, Minsk 220020, Belarus

    doctor of science (biology), full professor; professor at the department of anatomy, faculty of health-improving physical education

  • Ma Min, Belarusian State University of Physical Culture, 105 Peramozhcaw Avenue, Minsk 220020, Belarus

    postgraduate student at the department of anatomy, faculty of health-improving physical education

References

  1. Hahn LW, Ritchie MD, Moore JH. Multifactor dimensionality reduction software for detecting gene – gene and gene – environment interactions. Bioinformatics. 2003;19(3):376–382. DOI: 10.1093/bioinformatics/btf869.
  2. Motsinger AA, Ritchie MD. Multifactor dimensionality reduction: an analysis strategy for modelling and detecting gene – gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies. Human Genomics. 2006;2:318. DOI: 10.1186/1479-7364-2-5-318.
  3. Yang C-H, Lin Y-D, Yang C-S, Chuang L-Y. An efficiency analysis of high-order combinations of gene – gene interactions using multifactor dimensionality reduction. BMC Genomics. 2015;16:489. DOI: 10.1186/s12864-015-1717-8.
  4. Пономаренко ИВ. Использование метода multifactor dimensionality reduction (MDR) и его модификаций для анализа ген-генных и генно-средовых взаимодействий при генетико-эпидемиологических исследованиях (обзор). Научные результаты биомедицинских исследований. 2019;5(1):4–21. DOI: 10.18413/2313-8955-2019-5-1-0-1.
  5. Singh SA, Ghosh SK. Polymorphisms of XRCC1 and XRCC2 DNA repair genes and interaction with environmental factors influence the risk of nasopharyngeal carcinoma in Northeast India. Asian Pacific Journal of Cancer Prevention. 2016;17(6):2811–2819. DOI: 10.14456/apjcp.2016.13.
  6. Liao ZY, Yang S, Hu S, Liu J, Mao YJ, Sun SQ. Association between gene polymorphisms and SNP-SNP interactions of the matrix metalloproteinase 2 signaling pathway and the risk of vascular senescence. Biomedical and Environmental Sciences. 2024;37(2):146–156. DOI: 10.3967/bes2024.016.
  7. Бочарова АВ, Марусин АВ, Макеева ОА, Жукова ИА, Жукова НГ, Федоренко ОЮ и др. Межгенные взаимодействия при заболеваниях с нарушениями когнитивных функций человека. Медицинская генетика. 2022;21(7):24–29. DOI: 10.25557/2073-7998.2022.07.24-29.
  8. Ritchie MD, Hahn LW, Roodi N, Bailey LR, Dupont WD, Parl FF, et al. Multifactor dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer. The American Journal of Human Genetics. 2001;69(1):138–147.
  9. Сташкевич ДС, Беляева СВ, Филиппова ЮЮ, Бурмистрова АЛ. Межгенные взаимодействия генов цитокинов IL1, IL1RA, IL6, IL10 и TNFA у больных синдромом раздраженного кишечника и неспецифическим язвенным колитом русской популяции Челябинской области. Медицинская иммунология. 2018;20(6):921–926. DOI: 10.15789/1563-0625-2018-6-921-926.
  10. Иванюкович ВА, Николаенко ЕА, Мельнов СБ, Жур НВ, Лебедь ТЛ. Влияние классификации исходов на результат моделирования и прогнозирования методом MDR. В: Родькин ОИ, Герменчук МГ, редакторы. Сахаровские чтения 2023 года: экологические проблемы XXI века. Материалы 23-й Международной научной конференции; 18–19 мая 2023 г.; Минск, Беларусь. Часть 2. Минск: ИВЦ Минфина; 2023. с. 301–305.
  11. Кипень ВН, Михайлова МЕ, Снытков ЕВ, Романишко ЕЛ, Иванова ЕВ, Шейко РИ. Биоинформатический анализ геномов коммерческих пород домашних свиней для идентификации породоспецифичных SNP. Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук. 2021;59(4):464–476. DOI: 10.29235/1817-7204-2021-59-4-464-476.
  12. Козлова АС, Лебедь ТЛ, Малиновская ЮВ, Мельнов СБ. Генетические маркеры сердечно-сосудистой патологии спортсменов спорта высших достижений. Экологический вестник. 2014;2:42–49. EDN: QTMWGY.
  13. Шепелевич НВ, Лебедь ТЛ, Мельнов СБ. Особенности генетического профиля выносливости у спортсменов-гребцов. Экологический вестник. 2013;4:20–24. EDN: HEJUNO.

Downloads

Published

2025-03-06

Issue

Section

Genetics and Molecular Biology

How to Cite

Ivaniukovich, U. A. ., Melnov, S. B. ., & Min, M. . (2025). Entropy dynamics interpretation in genetic studies with the multifactor dimensionality reduction method. Experimental Biology and Biotechnology, 1, 40-46. https://journals.bsu.by/index.php/biology/article/view/6509