Meme kanserinde gen ekspresyon verilerinin mikrodizi analizi
Analysis of microarray gene expression data in breast cancer
- Tez No: 390149
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKER ERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Son yıllarda, moleküler biyoloji ve bilişim teknolojisindeki gelişmeler çeşitli canlı türlerinin genomlarının büyük bir kısmının incelenmesine olanak sağlamıştır. Moleküler biyoloji alanında üretilen veriler çok büyük miktarda olduklarından, güncel biyoinformatik çalışmaları genlerin ve proteinlerin yapısal ve işlevsel yönleri ile ilgilenmektedir. Bu çalışmaların çoğu İnsan Genom Projesi ile ilgilidir. Biyoinformatik alanında farklı bilgisayar bilimi teknolojileri ve istatistiksel yöntemler dikkate alınmaktadır. Bu multidisipliner yaklaşım istatistiksel yöntemler, biyoinformatik uygulamaları ve bilgisayar bilimi teknolojileri arasındaki ilişkinin anlaşılmasına olanak sağlamaktadır. Biyoinformatik araçları, mikroarray analizinin gerçekleştirilmesindeki ihtiyaçları karşılamaktadır. Farklı gen ekspresyon analizi ile biyolojik yolakların iç yüzü anlaşılmaktadır ve ileriki hipotez geliştirme için bir platform sağlanmaktadır. Gen ekspresyon verilerini analiz etmedeki esas, ekspresyon modelleri fenotip veya deneysel koşula göre farklılık gösteren genleri saptama ihtiyacıdır. Basit bir mikroarray deneyi iki koşul arasındaki ekspresyon farklılıklarını tespit etmek için gerçekleştirilmektedir. Her bir koşul bir veya daha fazla RNA örneklemi tarafından temsil edilebilmektedir. Mikroarrayler geniş çeşitlilikteki deneysel ortamlarda farklı gen ekspresyonunun tespiti için kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Wolfgang Huber ve Robert Gentleman'ın (21) Affymetrix gen çipleri ile yaptıkları deneyde elde edilen gen ekspresyon verileri kullanılmıştır. Çalışmanın amacı ER+ meme kanseri hücrelerindeki östrojen faktörüne yanıt veren genleri tespit etmektir. Östrojen faktörünün yanında zaman faktörü de değerlendirmeye alınarak östrojene erken yanıt veren ve geç yanıt veren genler tespit edilmiştir. Erken yanıt veren genler doğrudan-hedef genler kabul edilmektedir. Geç yanıt veren genler ise büyük bir olasılıkla moleküler yolaktaki akış aşağı hedeflerdir.
Özet (Çeviri)
Recent advancements in the fields of molecular biology and information technology led to further study of the most genoms of various species. Since the data generated in the field of molecular biology is in large quantity, current bioinformatic researches deal with the structural and functional aspects of genes and proteins. This multidisciplinary approach comprehends the relation between statistical methods, bioinformatic applications and computer science. Bioinformatic tools provide the needs for carrying out microarray analysis. Inside story of the biological pathways understood through different gene expression analysis that provides a platform for developing further hypothesis. Principle in analysing the gene expression data is the need for determine the genes of which expression models differ by phenotype or the experimental condition. A simple microarray experiment is conducted to find the expression differences between two conditions. Every single condition is represented by a RNA sample or more. Microarrays are employed to detect the distinctive gene expression in various experimental conditions. In this study, gene expression data which's obtained in W. Huber & R. Gentleman's experiment (21) were used. The aim of this study is to identify differentially expressed genes that respond to estrogen factor in ER+ breast cancer cells. Beside estrogen factor, time factor has been taken into consideration. Genes which are early responsive and late responsive to estrogen factor have been identified.
Benzer Tezler
- Meme kanserinde hsa_circ_0001546 ve hsa_circ_0025244'ün ekspresyon analizi ve circrna/mirna/gen aksislerinin in silico yöntemler ile araştırılması
Expression analysis of hsa_circ_0001546 and hsa_circ_0025244 in breast cancer and investigation of circrna/mirna/gene axes via in silico methods
FAHRÜNNİSA ABANOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Genetikİstanbul ÜniversitesiGenetik Ana Bilim Dalı
PROF. ŞÜKRÜ ÖZTÜRK
DOÇ. DR. İLKNUR SUER
- CAP-RNAseq: An online platform for RNA-seq data clustering, annotation and prioritization based on gene essentiality and congruence between mRNA and protein levels
CAP-RNAseq: Gen esansiyelliğine ve mRNA ve protein düzeyleri arasindaki uyuma dayalı RNA-seq veri kümeleme, annotasyon ve önceliklendirme için çevrimiçi bir platform
MERVE VURAL ÖZDENİZ
Doktora
İngilizce
2024
Biyoistatistikİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI
- İnvaziv meme kanserinde 34 genin epigenetik incelemesi ve gen ekspresyon analizi
Gen expression and epigenetic analysis of 34 genes in invasive breast cancer
AYDAN ÇELEBİLER ÇAVUŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2009
OnkolojiDokuz Eylül ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL SAKIZLI
- Development of a shiny application for comparative transcriptomics and differential gene expression
Karşılaştırmalı transkriptomik ve diferansiyel gen ekspresyonu için bir shiny uygulamasının geliştirilmesi
RONALDO LEKA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI
- Dynamic mapping of protein interactions in cancer
Kanserde protein etkileşimlerinin dinamik haritalanması
GİZEM GÜLFİDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA