Discovering a gene interaction atlas using bayesian networks and external biological knowledge
Bayes ağları ve harici biyolojik bilgiler kullanarak gen etkileşim atlası çıkarımı
- Tez No: 338815
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR, YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN OTU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ ATAY
- 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
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
DOÇ. DR. GÖKMEN ALTAY
- Discovering regulatory non-coding RNA interactions
Düzenleyici kodlanmayan RNA etkileşimlerinin keşfi
GÜLDEN OLGUN
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
YRD. DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- 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
2019
BiyolojiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEKİR ÇÖL
- Molecular determinants of DNA methylation mechanismsin mammals
Memelilerde DNA metilasyon mekanizmasını belirleyen moleküler faktörler
DENİZ DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
BiyofizikDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KARACA EREK