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
- Tez No: 232506
- Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL KIRDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Genetik, Kimya Mühendisliği, Biostatistics, Genetics, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- 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
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Shipyard productivity evaluation with key performance indicators
Tersane üretim verimliliğinin temel performans göstergeleri ile değerlendirilmesi
ÜMRAN BİLEN
Doktora
İngilizce
2022
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU
- 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
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- 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
2024
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA