Geri Dön

Developing an activity scoring scheme for functionally connected gene sets

İşlevsel olarak bağlantılı gen setleri için bir aktivite skorlama şeması geliştirme

  1. Tez No: 1013567
  2. Yazar: ZEYNEP GARAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN KAYMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biyoloji, Biyoistatistik, Biotechnology, Biology, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Biyoinformatik, Biyolojik ağ analizi, Genetik aktivite, Hücresel yolaklar, Yeni nesil dizileme, Bioinformatics, Biological network analysis, Genetic activity, Cellular pathways, High throughput sequencing
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tek hücreli RNA dizileme (scRNA-seq) teknolojileri, hücresel düzeyde gen ekspresyonunun incelenmesini mümkün kılarak biyolojik heterojenitenin anlaşılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Ancak yaygın olarak kullanılan gen seti aktivite skorlama yöntemleri, gen setleri içerisindeki genler arasındaki işlevsel ve ağ-topolojik ilişkileri büyük ölçüde göz ardı etmektedir. Bu durum, biyolojik olarak ilişkili genlerin birlikte aktivasyonunun yeterince temsil edilememesine yol açabilmektedir. Bu tez kapsamında, gen seti aktivitelerini hesaplamak için gen–gen etkileşim ağlarını merkeze alan GSNetAct (Gene Set Network-based Activity) adlı yeni bir skorlama yöntemi geliştirilmiştir. GSNetAct, gen seti içerisindeki genlerin protein-protein etkileşim ağı üzerindeki bağlantısal önemini dikkate alarak her genin katkısını ağırlıklandırmakta ve gen seti aktivitesini ağ-topolojisi temelli bir çerçevede değerlendirmektedir. Yöntem, MSigDB C8 koleksiyonundaki gen setleri kullanılarak AUCell, SCSE ve JASMINE yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalı analizler, GSNetAct'in biyolojik olarak anlamlı sinyalleri yüksek duyarlılıkla yakaladığını ve özellikle dropout ve downsampling koşulları altında gen seti yön bilgisini (up/down) daha kararlı biçimde koruduğunu göstermiştir. Spearman korelasyon analizleri, gen seti boyutunun GSNetAct tarafından hesaplanan etki büyüklükleri üzerinde belirgin bir etkiye sahip olmadığını ortaya koyarak yöntemin boyut yanlılığından büyük ölçüde bağımsız çalıştığını doğrulamıştır. Ayrıca performans analizleri, GSNetAct'in hücre sayısı arttıkça yaklaşık doğrusal hesaplama süresi sergilediğini ve büyük veri setlerinde uygulanabilir olduğunu göstermiştir. PBMC ve LUCA akciğer kanseri veri setleri üzerinde yapılan uygulamalar, GSNetAct'in hücre tipleri ve fonksiyonel durumlar arasındaki biyolojik ayrımı başarıyla yansıttığını ortaya koymuştur. Özellikle tümör ilişkili nötrofiller (TAN) ve normal-adjacent nötrofiller (NAN) arasındaki fonksiyonel farklılıkların, literatürle uyumlu biçimde belirginleştirilmesi, yöntemin biyolojik geçerliliğini desteklemektedir. Sonuç olarak GSNetAct, gen seti aktivitelerinin değerlendirilmesinde ağ- topolojisini merkeze alan yenilikçi bir yaklaşım sunmakta ve tek hücreli transkriptomik verilerde fonksiyonel heterojenitenin daha doğru ve kararlı biçimde temsil edilmesine katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies enable the investigation of gene expression at cellular resolution and provide a powerful framework for understanding biological heterogeneity. However, most existing gene set activity scoring methods largely ignore the functional and network-based relationships among genes within a gene set, which may limit their ability to capture coordinated biological activity. In this thesis, a novel gene set activity scoring method named GSNetAct (Gene Set Network-based Activity) is introduced. GSNetAct incorporates gene–gene interaction networks into the scoring process by weighting individual genes according to their topological importance within protein–protein interaction networks, thereby estimating gene set activity in a network-aware manner. The proposed method was benchmarked against AUCell, SCSE, and JASMINE using gene sets from the MSigDB C8 collection. Comparative analyses demonstrated that GSNetAct captures biologically meaningful signals with high sensitivity and preserves the directional information of gene set activities (up/down regulation) under dropout and downsampling conditions. Spearman correlation analyses revealed a weak association between gene set size and effect size, indicating that GSNetAct operates largely independently of gene set size bias. Performance evaluations further showed that GSNetAct exhibits approximately linear runtime scaling with increasing cell numbers, supporting its applicability to large-scale datasets. Applications to PBMC and LUCA lung cancer datasets showed that GSNetAct successfully reflects biologically relevant functional distinctions across cell types and states. In particular, the clear separation of tumor-associated neutrophils (TAN) and normal-adjacent neutrophils (NAN) in agreement with established biological signatures supports the biological validity of the method. In conclusion, GSNetAct provides a network-centered and robust framework for gene set activity analysis and contributes to a more accurate and stable representation of functional heterogeneity in single-cell transcriptomic data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    528345

    The development, validation, and implementation of an inventory on English writing teachers' beliefs

    İngilizce yazma öğretmenleri inançları üzerine envanter geliştirme, doğrulama ve uygulama

    MEHMET KARACA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HACER HANDE UYSAL GÜRDAL

  2. Tez No

    865332

    Ailesel akdeniz ateşi hastalarında güncel biyobelirteçler kullanarak hastalık aktivitesi ve kardiyovasküler risk değerlendirmesi

    Assessment of disease activity and cardiovascular risk using current biomarkers in patients with familial mediterranean fever

    GİZEM YAZ AYDIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    RomatolojiGazi Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM GÜLBAHAR

  3. Tez No

    607641

    Aile hekimliği polikliniklerine periyodik sağlık muayenesi için gelen hastalarda diyabet risk skorlaması ve yaşam kalitesinin değerlendirilmesi

    Assessment of diabetes risk scoring and quality of life in patients visiting family medicine polyclinics for periodic health examination

    AHMET TURAN KILIÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Aile HekimliğiAkdeniz Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELAHAT AKDENİZ

  4. Tez No

    968253

    Geçiş dönemindeki sütçü ineklerin sağlık durumlarının kulağa yerleştirilen akselerometre temelli sensör ile izlenmesi

    Monitoring the health status of dairy cows in the transition period with an accelerometer-based eartag

    MURAT GÖCEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Veteriner HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Veterinerlik Doğum ve Jinekolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT KANCA

  5. Tez No

    135272

    Bankacılıkta kredi riski yönetimine ilişkin metodlar ve bir uygulama örneği: Saf Karton ve Ambalaj Sanayi ve Ticaret Anonim Şirketi

    Methodologies for credit risk managemant in banking institutions and an application model : Saf Karton ve Ambalaj Sanayi ve Ticaret Anonim Şirketi

    HAKAN ERCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERYAL ORHAN BASIK

Geri Dön