Geri Dön

The use of different statistical tools in the identification of perturbation-responsive transcription factors in yeast

Değişimlere yanıt veren transkripsiyonel faktörlerin belirlenmesinde istatistiksel araçların kullanımı

  1. Tez No: 232506
  2. Yazar: NİL ÇINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL KIRDAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Genetik, Kimya Mühendisliği, Biostatistics, Genetics, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Değişimlere tepki veren transkripsiyonel faktörleri, anahtar faktörler olarak adlandırılan, bulmak amacıyla 16 değişik çevresel değişimlerden (karbon, nitrojen, fosfor ve sulphur) ve 2 farklı genetic değişimden oluşan S. cerevisiae transkripsiyon verisi, transkripsiyonel düzenleyici ağ yapısı kullanrak incelendi. Anahtar transkripsiyonel faktörler, 144 transkripsiyonel faktörler ve 3399 hedef gen arasında olan 8494 düzenleyici etkileşimleri içeren transkripsiyonel ağ kullanılarak belirlendi. İki farklı olasılık metodu, t-test ve EDGE transkriptome verisini incelemek için kullanıldı. Bu iki farklı istatistiksel metotla bulunan anahtar faktörlerin karşılaştırması gösteriyor ki iki metot da hem genetic değişimler altında hem de oksijenli ve oksijensiz ortamlar arasındaki karbon kısıtlamalı durumda aynı anahtar transkripsiyonel faktörleri adlandırdı. Bu sebeple EDGE, anahtar faktörlerin adlandırılmasında t-testin yerini alabiliceği görüldü. Glikoz verildikten sonra değişik zaman noktalarında ekpresyon seviyelerinin ölçülmesiyle elde edilen, toplamda ikinci denge durumuna kadar 14 farklı nokta ölçümünden oluşan tekrarsız S. cerevisiae verisi, anahtar faktörleri bulabilmek için, EDGE ile hesapnan p-değerlerini kullanarak toplam Z-scorları ile analizlendi. Birbiriyle etkileşen anahtar faktörler adlandırıldı ve onların zaman noktalarındaki sıra değişimleri incelendi. Sonuçlara gore birbiriyle etkileşim halinde olan anahtar faktörler çok benzer sıra değişimleri gösterdi.

Özet (Çeviri)

S. cerevisiae transcription data, obtained under environmental perturbations, such as 16 different macronutrient (carbon, nitrogen, phosphorus and sulfur) limitation regimes in both aerobic and anaerobic conditions, and under genetic perturbations such as the deletions of MIG1 and both MIG1 and MIG2 genes, were integrated to transcriptional regulatory network in order to find the so-called key transcriptional factors (key TFs), meanining to transcriptional factors around which significant changes occur as a perturbation responsive behaviour. Key TFs were identified by integrating the processed transcriptional regulatory network, which consists of 8494 regulatory interactions between 144 transcriptional factors and 3399 target genes, with transcription data. Two probability methods, t-test and EDGE program were used to analyze the transcriptome data. The comparison of the key TFs identified by using two different statistical tools revealed that the application of these two different tools to the same triplicate data set can identify the same set of key TF responsive to genetic perturbations, and to carbon limitation between anaerobic and aerobic conditions. EDGE can therefore replace t-test in the application of the reporter TF algorithm. Dynamic non-replicate S. cerevisiae transcription data, consisting of expression levels obtained at different time points after the glucose pulse was given at the first steady state, resulting in totally 14 time point measurements until the second steady state, was analyzed in order to identify key TFs via cumulative Z-scores calculated using p-values by EDGE. Interacting key TF pairs were identified and their ranking was followed at the time points, and it was observed that interacting key TFs show highly similar changes in ranking order.

Benzer Tezler

  1. Exploring spatial patterns and hotspots of hepatitis A and amoebic dysentery using GIS and geostatistical analysis in Turkey

    Türkiye'de amipli dizanteri ve hepatit A hastalıklarının mekansal doku ve sıcak noktalarının CBS ve geoistatistik analizler ile incelenmesi

    RUUSA-MAGANO DAVID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  2. Fındık ekili alanların uzaktan algılama ve makine öğrenme algoritmaları ile belirlenmesi; Piraziz, Giresun örneği

    Determination of hazelnut cultivated areas using remote sensing and machine learning algorithms; the case of Piraziz, Giresun

    SEDA TERZİ TÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

  3. Shipyard productivity evaluation with key performance indicators

    Tersane üretim verimliliğinin temel performans göstergeleri ile değerlendirilmesi

    ÜMRAN BİLEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU

  4. Toplam kalite yönetimi, kalite güvencesi sistemleri ve Türkiye'deki uygulamaları

    Total quality management, quality assurance systems and their applications in Turkey

    AHMET BEŞKESE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ATAÇ SOYSAL

  5. Cyber tools as foreign policy instruments in trilateral relations: Analysing cyber-attacks targeting the United Kingdom

    Üçlü ilişkilerde dış politika aracı olarak siber araçlar: Birleşik Krallık'ı hedef alan siber saldırıların analizi

    ATAKAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerGalatasaray Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA