MicroRNA target prediction by constraint programming
MikroRNA hedef genlerinin kısıtlı mantık programlama yöntemiyle tahmin edilmesi
- Tez No: 202737
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Biology, Bioengineering, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
MikroRNA'lar (kısaca miRNA) gen anlatımının düzenlenmesinde önemli islevleri olan, ortalama uzunlugu 22nt olan küçük RNA'lardır. MikroRNA'ların larval gelisiminde, hücre gelismesinde ve farklılasmasında, sineklerde yag metabolizmasında, bitkilerde yaprak ve çiçek gelismesinde önemli islevleri kesfedilmistir. MikroRNA dizilerinin birbirinden çok uzak olan canlılarda bile büyük ölçüde korunmus olmaları önemli evrimsel islevleri olduguna isaret etmektedir. MikroRNA'lar hücre çekirdegindeki transkripsiyon sonrası sitoplazmaya geçerek, hedefledikleri komplementer mRNA'lara baglanarak ya mRNA'nın kesilerek yokedilmesiyle, ya da protein translasyonunun engellenmesiyle islevlerini görürler. Bitki mikroRNA'ları hedeflerine mRNA'ların protein kodlayan bölgesinden baglanır ve mRNA'yı keserek islev görür. Hayvanlarda ise mRNA'nın 3' ucundaki kod tasımayan bölgelerine oldukça karmasık bir sekilde baglanan mikroRNA'lar protein sentezinin baskılanmasına neden olmaktadır. MikroRNA'lar ya suni mutasyon çalısmaları ya da biyoinformatik yöntemleriyle kesfedilmektedir. Bugüne kadar insan dahil çesitli canlılardan klonlanan mikroRNA'ların sayısı bini geçmis olmakla birlikte çok azının islevleri tanımlanabilmistir. MikroRNA hedeflerinin biyoinformatik yöntemleriyle kesfedilmesi yönünde son bir yılda yogun bir çalısma ve yayın olmustur. Hayvanlardaki baglanmaların karmasıklıgı biyoinformatik yöntemlerle miRNA hedeflerinin belirlenmesini güçlestirmektedir. Bu tezde hayvanlardaki mikroRNA'ların hedeflerinin belirlenmesinde denenmemis bir yöntem olan Kısıtlı Mantık Programlama yöntemi denenmektedir. Sözü geçen metodla micTar adı verilen bir yazılım paketi gelistirilmis ve Drosophila genomuna uygulanmıstır.
Özet (Çeviri)
MicroRNAs (miRNAs) are small regulatory RNAs of about 22 nucleotide long sequences that perform important functions such as larval development switches, cell proliferation and differentiation, apoptosis, fat metabolism, control of leaf and flower development. MicroRNA sequences are highly conserved across even unrelated species, a fact which suggests a key role in the evolutionary development. MicroRNAs are transcribed in the nucleus and perform their functions in the cytoplasm by binding to the complementary target mRNAs. MicroRNAs modulate gene expression either by suppressing translation or by mRNA cleavage and degradation. Plant microRNAs bind to their target mRNA on the coding region, almost perfectly, and perform their function by the cleavage of the mRNA, while animal microRNAs, bind imperfectly to their target mRNA, on the 3? UTR region, and perform their functions by suppressing translation. MicroRNAs are discovered by both mutational studies and by computational methods. Hundreds of microRNAs have been cloned and sequenced in several organisms including humans, but to date, only few of them have known functions. The experimental techniques to understand the functions of miRNAs are time consuming and expensive which makes computational methods necessary. The identification of targets of plant microRNAs is straightforward due to near-perfect binding, but the imperfect binding of animal miRNAs to target mRNAs makes the computational target prediction rather difficult. In this thesis a new method is proposed for microRNA target prediction in animals using Constraint Logic Programming. With the established method a package micTar was developed to identify targets in Drosophila genome.
Benzer Tezler
- Classification of short biosequences
Kısa biyodizilimlerin sınıflandırılması
ALPER TUNGA KALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- Machine learning methods for using network based information in microRNA target prediction
MicroRNA hedef tahminlerinde ağ tabanlı bilgilerin kullanılması için makine öğrenim yöntemleri
MERTER SUALP
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA CAN
- MicroRNA target prediction for CRISPR/Cas9 system with machine learning
Makine öğrenmesiyle CRISPR/Cas9 sistemi için mikroRNA hedef tahmini
ELİF DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM AKTAŞ
- Dağıtık DVM kullanılarak miRNA hedef gen tahmini yapılması
miRNA target gene prediction using distributed SVM
NİYAZİ ELVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ
- Makine öğrenmesi özellik seçimi (anova-boruta) ve sınıflandırma yaklaşımlarıyla pan-kanserde potansiyel mikroRNA biyobelirteçlerinin belirlenmesi
Identification of potential microRNA biomarkers in pan-cancer using machine learning feature selection and classification approaches
MELİKE KILIÇ