Advanced computational methods for integrating single-cell omics datasets
Tek-hücre omik verilerinin entegrasyonu için ileri işlemsel yöntemler
- Tez No: 1022211
- Danışmanlar: ASSISTANT PROFESSOR (DR.) JOSEPH WILLIAM LEDET, PROF. DR. HİLAL KAZAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tek hücre RNA dizileme (single-cell RNA sequencing, scRNA-seq) ve uzamsal transkriptomik (spatial transcriptomics, ST) teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, hücresel heterojenitenin ve doku organizasyonunun daha ayrıntılı biçimde incelenmesini mümkün kılmıştır. Bununla birlikte, bu veri setlerinin analizi çeşitli temel hesaplamalı zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu tez kapsamında iki tamamlayıcı problem ele alınmaktadır. İlk problem, farklı scRNA-seq veri setlerinin entegrasyon kalitesini artırırken biyolojik açıdan anlamlı hücresel yapıların korunmasını hedefleyen tek hücre veri entegrasyonu problemidir. İkinci problem ise, doku hazırlama sürecinde ortaya çıkabilen uzamsal bozulmalara rağmen komşu ST kesitleri arasındaki noktaların doğru şekilde eşleştirilmesini amaçlayan doku kesitlerinin uzamsal hizalanması problemidir. Birinci problemi çözmek amacıyla, SCITUNA (Single-Cell data Integration Tool Using Network Alignment) adı verilen ve yığın etkisi düzeltmeye yönelik yeni bir yöntem sunulmaktadır. SCITUNA, hücreler arası benzerlikleri modellemek için her yığın içinde çizgeler oluşturan ve yığınlar arası benzerlikleri yakalamak için iki parçalı bir çizgeden yararlanan çapa tabanlı bir yaklaşımdır. Bu çizgeler, entegrasyon sürecini yönlendiren hücreler arası hizalamaların hesaplanmasında kullanılır. Elde edilen hizalamalar temel alınarak gen ekspresyon değerleri, yığınlar arasında yeni bir yinelemeli düzeltme stratejisiyle dönüştürülür. İkinci problem için ise SCITUNA'nın uzamsal transkriptomik veriler için geliştirilmiş bir uzantısı olan SCITUNA-ST önerilmektedir. SCITUNA-ST, karşılıklı en yakın komşulara dayalı çapaları kullanarak kesitler arası karşılıkları belirler. Hizalama süreci, eşleştirilen noktalar ile bu noktaların aynı kesit içindeki komşularından elde edilen bilgilerin dilim içi çizgeler aracılığıyla bütünleştirilmesiyle yönlendirilir. Bu sayede yöntem, yalnızca kesitler arası eşleşmeleri değil, aynı zamanda her bir kesitin kendi içindeki uzamsal yapısını da dikkate alır. Farklı veri setleri üzerinde çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılarak gerçekleştirilen kapsamlı deneyler, önerilen yöntemlerin mevcut yaklaşımlara kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, SCITUNA ve SCITUNA-ST'nin biyolojik sinyalleri koruma, yığın etkilerini azaltma ve veriyi doğru şekilde hizalama açısından güçlü ve tutarlı performans sergilediğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid growth of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and spatial transcriptomics (ST) technologies has advanced the study of cellular heterogeneity and tissue organization. However, these datasets pose various fundamental computational problems. The first problem is single-cell data integration, which aims to enhance the quality of integration across scRNA-seq datasets while maintaining biologically meaningful cellular structures. The second problem is spatial alignment of tissue sections, which aims to correctly register spots across neighboring ST slices despite spatial distortions introduced during tissue preparation. To overcome the first challenge, we introduce a novel method for batch effect correction named SCITUNA (Single-Cell data Integration Tool Using Network Alignment), an anchor-based method that constructs intra-batch graphs to model cell similarities and a bipartite graph to capture inter-batch similarities. These graphs are used to compute an alignment that guides the integration process. Based on this alignment, gene expression values are transformed across batches using a novel iterative correction strategy. For the second challenge, we propose SCITUNA-ST, an extension of SCITUNA for aligning adjacent spatial transcriptomics slices. It identifies cross-slice correspondences using MNN-based anchors and guides the alignment process by incorporating information from aligned spots and their neighboring spots in intra-slice graphs. Through rigorous evaluation using a diverse set of metrics, we show that our methods outperform existing approaches across various datasets and achieve strong performance in preserving biological signals and accurately aligning data.
Benzer Tezler
- Tek-hücre seviyeli çoklu-omik veri bütünleştirme
Single-cell multi-omics data integration
MEHMET BURAK KOCA
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN
- Dekonvolüsyon yöntemi ile akciğer kanseri hücre türü kompozisyonunun belirlenmesi ve hasta prognozunun incelenmesi
Determination of lung cancer cell type composition and patient prognosis analysis using deconvolution method
ÖZLEM TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyomühendislikEge ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. YASİN KAYMAZ
- İnsansız hava araçları için batarya-yakıt hücresi hibrit enerji yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of a battery-fuel cell hybrid energy management system for unmanned aerial vehicles
BARAN KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Next-generation cell type annotation: Integrating NLP and ML techniques for enhanced scRNA classification
Yeni nesil hücre tipi anotasyonu: Geliştirilmiş scRNA sınıflandırması için NLP ve ML tekniklerinin entegrasyonu
ORÇUN SAMİ TANDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYBAR CAN ACAR
DOÇ. DR. CAN ÖZEN
- Sıcak metal şekillendirmede proses kaynaklı kusurların proses performansına etkisinin deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of the effect of process-induced defects on process performance in hot metal forming
ALİ CEM GÖÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KIRCA