Integrating gene expression, protein interaction and protein domain data to improve gene expression clustering
Gen ifadesi gruplamasını geliştirmek için gen ifadesi, protein etkileşimi ve protein aileleri verilerini bütünleştirme
- Tez No: 168736
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATTİLA GÜRSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Cell activity is carried out by the interaction of various proteins. Complex interactions among proteins constitute molecular pathways, which are the mechanisms by which the living cells perform biological processes. Understanding pathways is crucial in revealing mechanisms of cellular activity, thus understanding the reasons behind genetic disorders. Domains, which are independent subunits of proteins, play an important role in protein interactions. The first method presented in this thesis uses association rule mining on protein interaction data to extract domain-domain interaction rules. The method was applied on a database of protein interactions, which resulted in rules, some of which are supported by biological knowledge. Microarray expression data is another data source to study protein interactions. Most microarray data analysis methods are based on clustering genes that show similar expression patterns. However, clustering results often need to be refined, which can be done either by using biological expertise or by integrating other biological data. The second proposed method integrates domain-domain interaction rules with microarray data. The method is based on a previously developed probabilistic model which unifies protein interaction and microarray data. Results show that integrating domain-domain interaction rules produces gene clusters of higher coherence. Finally, a paxallelization of the second proposed method and its implementation, together with performance results are presented. m
Benzer Tezler
- Clustering protein-protein interactions based on conserved domain similaities
Protein-protein etkileşimlerinin korunmuş bölge benzerliğine göre öbeklenmesi
ASLI AYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. UĞUR DOĞRUSÖZ
- Reconstruction of protein-protein and domain-domain interaction networks of Wnt signaling in C. Elegans
Wnt sinyal ileti ağyapısının C. Elegans canlısında protein ve ilmik etkileşimlerinin yeniden kurulması
MUHAMMED ENES ORUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. KUTLU ÜLGEN
- Investigation of NFİB function and regulation of its putative target genes in human neural stem cell and SH-SY5Y neuroblastoma cell lines
İnsan sinir kök hücre ve SH-SY5Y nöroblastom hücre hatlarında NFIB işlevinin ve potansiyel hedef genlerinin regülasyonunun incelenmesi
BETÜL ULUCA
Doktora
İngilizce
2023
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KUMBASAR
- In vitro and in silico investigation of NFIB-SUMO interactions
NFIB-SUMO etkileşimlerinin in vitro ve in silico olarak incelenmesi
AYBERK ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLI KUMBASAR
- Determination and verification of new targets in liver cancer
Karaciğer kanserinde yeni hedeflerin belirlenmesi ve doğrulanması
UMUT EKİN
Doktora
İngilizce
2022
BiyokimyaDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ OKTAY
PROF. DR. MEHMET ÖZTÜRK