Mutation-centric graph networks: İntegrating local and distal genomic context
Mutasyon odaklı grafık ağları: Yerel ve uzak genomık bağlamın entegrasyonu
- Tez No: 1004928
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇAK OTLU SARITAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Somatik mutasyonlar normal hücrelerin kansere dönüşümünü tetikler, ancak büyük çoğunluğu kodlama yapmayan bölgelerde meydana gelir ve işlevsel sonuçları hala tam olarak anlaşıla- mamıştır. Temel zorluk, kodlama yapmayan mutasyonların, genomun üç boyutlu kromatin mimarisi aracılığıyla uzak genleri düzenleyebilmesidir; bu boyut, doğrusal dizi tabanlı yak- laşımların tamamen gözden kaçırdığı bir boyuttur. Bu çalışmada, uzun menzilli kromatin etkileşim verilerini yerel genomik örtüşme ve gen açıklamalarıyla entegre ederek bu düzen- leyici manzarayı modelleyen, grafik tabanlı bir hesaplama çerçevesi olan MutationNetwork'ü sunuyoruz. Her somatik mutasyonu bir başlangıç noktası olarak kullanan çerçeve, yerel ve uzak genomik bağlamları yakalamak için kromatin etkileşim ağını yinelemeli olarak tarar. Grafiği örtüşen ve etkileşimli aralıklar aracılığıyla genişleterek, model farklı topolojik de- rinliklerde erişilebilen genleri tanımlar. Simetrik bir tamsayı indeksleme şeması, etkileşim ve örtüşme ilişkilerinin sabit zamanlı olarak alınmasını sağlayarak yaklaşımı tüm genom ko- hortlarına ölçeklenebilir hale getirir. 560 meme kanseri tam genom dizisine uygulanan bu çalışmada, kromatin etkileşim ağından türetilen mutasyon özelliklerinin, doğrudan mutasyon- gen doğrusal yakınlığından daha etkili bir şekilde Üçlü Negatif Meme Kanseri'ni Luminal A tümörlerinden ayırdığını gösteriyoruz. Bu sonuçlar, somatik mutasyonların üç boyutlu düzen- leyici bağlamının, kanser alt tipi sınıflandırması için biyolojik olarak anlamlı ve hesaplama açısından erişilebilir bilgiler taşıdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Somatic mutations drive the transformation of normal cells into cancer, yet the vast majority occur within non-coding regions, where their functional consequences remain poorly under- stood. A key challenge is that non-coding mutations may regulate distant genes through the three-dimensional chromatin architecture of the genome, a dimension that linear sequence- based approaches entirely miss. We present MutationNetwork, a graph-based computational framework that models this regulatory landscape by integrating long-range chromatin interac- tion data with local genomic overlap and gene annotations. Using each somatic mutation as a seed, the framework iteratively traverses the chromatin interaction network to capture local and distal genomic contexts. By expanding the graph through overlapping and interacting intervals, the model identifies genes reachable at varying topological depths. A symmetric integer indexing scheme enables constant-time retrieval of interaction and overlap relation- ships, making the approach scalable to whole-genome cohorts. Applied to 560 breast cancer whole-genome sequences, we show that mutation features derived from the chromatin in- teraction network distinguish Triple-Negative Breast Cancer from Luminal A tumors more effectively than direct mutation-gene linear proximity alone. These results demonstrate that the three-dimensional regulatory context of somatic mutations carries biologically meaningful and computationally accessible information for cancer subtype stratification.
Benzer Tezler
- Utilizing mutual exclusivity for the identification of cancer driver gene modules
Karşılıklı dışlama kullanılarak kanser sürücü gen modüllerinin bulunması
RAFSAN AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL KAZAN
PROF. DR. CESİM ERTEN
- Sertralin'in küçük hücreli olmayan akciğer kanseri hücrelerinde p53 bağımlı otofaji mekanizmasının incelenmesi
Investigation of the P53 dependent autophagy mechanism of sertraline in non-small cell lung cancer cells
SERAP ÖZKAYA GÜL
- Prediction of the effects of single amino acid variations on protein functionality with structural and annotation centric modeling
Tekil amino asit mutasyonlarının protein işlevleri üzerindeki etkisinin yapısal ve anotasyon odaklı yaklaşımla tahmini
FATMA CANKARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
GenetikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ
DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN
- Evaluation of modern detection techniques on evasive malware
Modern tespit tekniklerinin atlatma özellikli zararlı yazılımlar ile değerlendirilmesi
HALİL BURAK NOYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK
DR. ONUR TOLGA ŞEHİTOĞLU
- Crıspr platformu ile gökkuşağı alabalıklarında infeksiyoz pankreatik nekrozis virüsüne karşı dirençliliğinin araştırılması
Investigation of resistance to infectious pancreatic necrosis virus in rainbow trout using the crispr platform
AYŞE CEBECİ
Doktora
Türkçe
2025
BiyoteknolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN BELDÜZ