Geri Dön

Discovering a gene interaction atlas using bayesian networks and external biological knowledge

Bayes ağları ve harici biyolojik bilgiler kullanarak gen etkileşim atlası çıkarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 338815
  2. Yazar: HALUK DOĞAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR, YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN OTU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Son ilerlemeler ışığa çıkardı ki, birbirleriyle bağlantılı karmaşık hücresel olayları içeren biyolojik patikalar düşünüldüğünden çok daha karmaşık yapılıdırlar. Bu zor durum biyolojik fenomenin ardındaki çok dallı mekanizmayı anlamayı zorlaştırmaktadır. Buna çözüm olarak biyoenformatik dünyası modülerlik kavramını biyolojik gerçekliklerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için öne sürmektedir. Yüksek işlem hacimli veri teknolojilerinden biri olan mikrodiziler güçlü bir araç olup sistematik tarzda tek bir deneydeki genomun genel bir tasvirinin sağlanmasının yanı sıra, gen türleri ve gen kavramlarının paralel analizi için tasarlanmıştır. Öncelikli bilgi birleşiminin yanı sıra yetersiz örnek sayısı ve deneysel hatalar ile başa çıkma yeteneklerinden dolayı, olasılıklı grafik modeli olan Bayes ağları, mikrodizi verilerinden gen düzenleyici ağ oluşturmada kendisini iyi kanıtlamış bir tekniktir. Bu çalışmada BNP adı ile sunduğumuz algoritma, seçilen biyolojik patikaların ilişkilerine derinlemesine bir anlam kazandırır. Modelimizden alınan sonucu güçlendirmek ve genler arasındaki yeni etkileşimleri keşfetmek için, harici biyolojik bilgiyi dahil ederek Bayes ağları üzerinden bir gen etkileşimi atlası inşa ettik. Ayrıca FLAT adındaki, harici bilgi kullanmaksızın yapılan hesaplamalarla, kendi metodolojimizi karşılaştırdık. Tüm simulasyonların sonuçlarına göre BNP'nin FLAT'tan daha iyi performans gösterdiğini gördük.

Özet (Çeviri)

Recent advances have enlightened that biological pathways are far more complicated than once thought, due to the inclusion of interconnected complex cellular actions, which made hard understanding the multifaceted mechanisms behind the biological phenomena. As a panacea, the bioinformatics community has brought up the modularity concept to ease the understanding of biological ground truth. A microarray is a high-throughput technology, which provides a global view of the genome in a single experiment with a systematic manner by enabling the analysis of the expression levels of a large number of genes simultaneously. Bayesian networks are probabilistic graphical models, which are well proven technique to infer gene regulatory networks from microarray data because of their ability to incorporate prior knowledge. In this study, we present an algorithm, called BNP, to infer biological pathways. Fortifying the results obtained by our model and exploring the novel interactions between genes, we construct a gene interaction atlas via Bayesian networks by incorporating external biological knowledge. Furthermore, a comparison of our methodology with the FLAT method, which does not use any external knowledge, shows that BNP outperforms it in all simulations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    860668

    Biyolojik ağlarda mutasyonlu alt ağların tespiti için önerilen etkin yaklaşım

    An effıcıent approach for detectıng mutated subnetworks ın bıologıcal networks

    LIONEL NGOBESING ALANGEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ ATAY

  2. Tez No

    653968

    Gen ağı çıkarım algoritmaları için en uygun ilişki kestirimcilerinin belirlenmesi

    Determining the most suitable correlation estimators for gene network inference algorithms

    ZEYNEB KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN

    DOÇ. DR. GÖKMEN ALTAY

  3. Tez No

    582758

    Discovering regulatory non-coding RNA interactions

    Düzenleyici kodlanmayan RNA etkileşimlerinin keşfi

    GÜLDEN OLGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK

    YRD. DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN

  4. Tez No

    616982

    Bor içeren yeni bir antibiyotik epetraborole (AN3365)'e karşı duyarlı olan escherichia coli mutantlarının Keıo koleksiyonunun taranması ile belirlenmesi

    Determination of escherichia coli mutants sensitive to a novel boron containing antibiotic epetraborole (AN3365) by screening Keio collection

    ANARA BABAYEVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEKİR ÇÖL

  5. Tez No

    648915

    Molecular determinants of DNA methylation mechanismsin mammals

    Memelilerde DNA metilasyon mekanizmasını belirleyen moleküler faktörler

    DENİZ DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyofizikDokuz Eylül Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KARACA EREK

Geri Dön