Geri Dön

Ağyapı çıkarımı tekniklerinin metabolom verilerine uygulanarak hücrenin biyolojik amacının incelenmesi

Investigation of the biological objective of the cell by applying network inference techniques to metabolome data

  1. Tez No: 313018
  2. Yazar: MELİK ÖKSÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN SADIKOĞLU, YRD. DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Yapılan çalışmada amaç, yukarıdan aşağı hesaplamalı sistem biyolojisi yöntemleri kullanılarak metabolik ağyapıya şekil veren biyolojik amacın belirlenmesidir. Bu amaç için, Escherichia coli ve Saccharomyces cerevisiae olmak üzere iki farklı mikroorganizma kullanıldı. Farklı biyolojik değişkenlikler için literatürden bu iki mikroorganizmaya ait dinamik modeller kullanılarak in silico deneysel veriler üretildi. In silico üretilen deneysel verilere yönlü ve yönsüz ağyapı çıkarımı için üç farklı yaklaşım uygulandı: istatistik-bazlı, optimizasyon-bazlı ve nedensellik bazlı. Gerçekleştirilen çalışmalarda, biyolojik amaç olarak minimum enzim üretimi (biyolojik ağyapıların seyrek aralıklı yapıda olması) incelenmiş ve çalışmalar bu doğrultuda gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmaların bir sonucu olarak, Graphical Gaussian Model'in (GGM) yönsüz metabolik ağyapı çıkarımında en başarılı yöntem olduğu bulunmuştur. Seyrek aralıklı bir ağyapı üreten GGM metodu hücrenin bir amacının da minimum enzim üretimi olduğunu kanıtlamıştır. Yönlü ağyapı çıkarımı için iyi sonuçlar elde edilmemiştir. Ancak, ortaya çıkan problemlere odaklanılmış ve bu problemlerin üstesinden gelmek amacıyla yeni bir yöntem önerilmiştir. Genetik algoritma tabanlı önerilen yöntem ile diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçlar elde edilmesine rağmen genel olarak yönlü ağyapı çıkarımı için iyi sonuçlar elde edilemedi. Bu tez çalışması metabolik ağyapı çıkarımının kapsamlı bir analizini temsil etmektedir. Metabolom verilerine dayalı ağyapı çıkarımında yönsüz yöntemlerin daha başarılı olduğu, bu çalışma sayesinde gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is the determination of biological objectives of the cell which gives shape to metabolic networks by using `top-down? computational systems biology methods. For this purpose, two different microorganisms including Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae were used. In silico experimental data were generated for different biological variability by simulating dynamic models from literature belonging to these two microorganisms. Three different approaches were employed to infer directed and undirected metabolic networks from data: statistics-based, optimization-based, and causality-based. The tendency of cell metabolism for minimal enzyme production as a biological objective was investigated in detail. As a result, Graphical Gaussian Model (GGM), a statistics-based network inference method, was found to be the most successful method for undirected metabolic network inference. GGM method generated a sparse network, which indicated that minimum enzyme production is a biological objective of cells. Results obtained for directed network inference were not promising. However, focusing on the reasons behind, a new method was proposed in order to improve directed network inference methods. The proposed method based on genetic algorithm gave better results than other methods. This thesis study presents a comprehensive analysis of metabolic network inference. It was shown through this thesis work that best methods for network inference based on metabolome data are undirected methods.

Benzer Tezler

  1. Network-based analysis of cognitive impairment and memory deficits from transcriptome data

    Transkriptom verileri kullanılarak hafıza problemlerinin ve bilişsel bozuklukların hücresel ağlara dayalı analizi

    ELİF EMANETCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyoistatistikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR

  2. Design of biocompatible hydrogels with regions of different chemical and mechanical properties

    Farklı kimyasal ve mekanik özellikte bölgeler içeren biyouyumlu hidrojel tasarımları

    ASLIHAN ARĞUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ OKAY

  3. Protein ağyapı modellerinde farklı merkezilik ölçütlerinin analizi

    Analysis of different centrality measures in protein structure network models

    GAMZE ÖTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Biyokimyaİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ

  4. Structure-function relationships of RNA polymereases based on elastic network model

    Elastik ağ yapı modeli esas alınarak RNA polimeraz enzimlerinin yapı-işlev ilişkilendirilmesi

    ZELİHA YEŞİM YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PEMRA DORUKER TURGUT

  5. Melamin ve stiren bazlı ağyapı kullanılarak sıvı nükleer atıklardan sezyum ve stronsiyumun gideriminin incelenmesi

    Removal of cesium and strontium from liquid nuclear waste by using melamine and styrene based network

    ERHAN KARABAYIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    KimyaSakarya Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDİL ÖZDEMİR