Geri Dön

Prediction of drug-drug interactions from chemogenomic and gene-gene interactions and analysis of drug-drug interactions

İlaç-ilaç etkileşimlerinin kemogenomik ve gen-gen etkileşimlerinden tahmini ve analizi

  1. Tez No: 392237
  2. Yazar: AZAT AKHMETOV
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT ÇOKOL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoteknoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bir organizmaya uygulanan farklı ilaçların beraber kullanıldıklarında gösterdikleri etkileşimler, gerek sinerji gerek antagonizm şeklinde, klinik önem taşımaktadır. Ayrıca, ilaç-ilaç etkileşimlerinin mekanizmasını ve doğasını anlamak büyük hem pratik hem de teorik açıdan önemlidir. Daha önce ilaç-ilaç ve gen-ilaç etkileşimleri üzerinde çalışılmış olsa da, bu verilerden ilaç-ilaç etkileşimlerinin tahmini ve rasyonalizasyonu karmaşık bir problem oluşturmaktadır. Projemizde bu problemin işlemli olarak çözülmesi için bir strateji sunuyoruz. Kullandığımız yöntem yayınlanmış, büyük çaplı genetik, kemogenomic ve ilaç-ilaç etkileşimi verilerini kullanarak S. cerevisiae'da sinerjistik ya da antagonistik etkileşimler yapma ihtimali yüksek olan bileşik çiftleri bulmaktadır. İlaçlar için, heterozigot delesyonları ilaca duyarlılık yaratan genleri 'hedef adayları' olarak tanımladık. İlaç çiftlerinin 'hedef adayları' arasındaki genetik etkileşimlerin sıklığına bakarak, bunu genel genetik etkileşim sıklığı ile karşılaştırdık. Bunu temel alarak bilinmeyen ilaç çiftlerinin etkileşimini tahmin etmeye çalıştık ve bazı tahminleri deneysel olarak kontrol ettik. Ayrıca, DrugBank veritabanında bulunan ilaç-ilaç etkileşimlerini analize ettik. DrugBank insanlarda klinik olarak kullanılan ilaçların etkileşimlerinin doğal dil olarak içermektedir. Bu verileri elle kategorize ve standardize ederek bilgisayarla okunabilen bir formata çevirdik. Bu verilerin de analizini sunuyoruz.

Özet (Çeviri)

The interactions between multiple drugs administered to an organism concurrently, whether in the form of synergy or antagonism, are of clinical relevance. Moreover, un-derstanding the mechanisms and nature of drug-drug interactions is of great practical and theoretical interest. Work has previously been done on gene-gene and gene-drug interactions, but the prediction and rationalization of drug-drug interactions from this data is not straightforward. We present a strategy for attacking this problem and produc-ing a computational solution. Our approach makes use of published work on large-scale genetic, chemogenomic and drug-drug interactions in order to find compound pairs that are likely to interact synergistically or antagonistically with each other in S. cerevisiae. We defined gene sets whose heterozygous deletion confers sensitivity to a drug as 'drug target candidates.' For each drug pair whose interaction is known in S. cerevisiae, we found the number of genetic interactions between each drug's 'target candidates.' We examined whether genetic interaction frequency between 'drug target candidates' is dif-ferent than overall genetic interaction frequency. We attempted to use this as a basis for prediction of drug-drug interactions, and experimentally tested some of the interactions. Additionally, we have also analyzed the DrugBank database of drug-drug interactions. DrugBank includes data about the interactions of clinically used drugs in human pa-tients, which is supplied in natural language format. We have standardized this data by a process of manual curation, and produced a large dataset of machine-readable human drug-drug interaction data. We also present some analyses performed on this dataset.

Benzer Tezler

  1. Bağlı veri ile istenmeyen ilaç etkileşimlerinin tespiti için bir sistem

    A system for the detection for the detection of adverse drug interaction with linked data

    ERKAN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. AHMET EGESOY

  2. Yenidoğan hastalarda ilaç kaynaklı sorunlar

    Drug-induced problems in neonatal patients

    NADİR YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eczacılık ve FarmakolojiHacettepe Üniversitesi

    Klinik Eczacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH KUTAY DEMİRKAN

  3. Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks

    Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini

    ABUBAKHARI SSERWADDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN

  4. Biyoinformatik yaklaşımlarla ilaç-metabolit etkileşimlerinin tahmini:Toksikolojik profil ve ilaç geliştirme için potansiyel uygulamalar

    Prediction of drug-metabolite interactions with bioinformatics approaches: Potential applications for toxicological profile and drug development

    FIROUZ MOHAMMADI KHANGHAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Farmasötik ToksikolojiAnadolu Üniversitesi

    Toksikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ATLI EKLİOĞLU

  5. Alzheimer modelinde: ilaç-hedef etkileşim tahmini

    Drug-target interaction prediction in the alzheimer model

    MÜNEVVER DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyomühendislikSüleyman Demirel Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK ÇÖMLEKÇİ

    PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE