Computational prediction of genomic and proteomic biomarker candidates for reproductive system associated women diseases
Üreme sistemiyle ilişkili kadın hastalıkları için genomik ve proteomik aday biyobelirteçlerin hesapsal olarak öngörülmesi
- Tez No: 394354
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
Kısırlık dünyada birçok çifti etkileyen ve gittikçe büyüyen bir tıbbi problemdir. Güncel çalışmalar, 2010 yılında dünyada 48,5 milyon çiftin 5 yılın sonunda canlı bir doğum gerçekleştiremediğini göstermiştir. Kısırlığın sebebi çiftler olduğu gibi bireysel yani kadına ve erkeğe bağlı nedenler de olabilmektedir. Ama yapılan çalışmalar kadına bağlı kısırlık sebeplerinin diğer kısırlık sebeplerine oranla daha yüksek olduğunu göstermiştir. Kadın kısırlık nedenleri çok fazla olmakla beraber, kadın kısırlığıyla ilişkilendirilmiş, klinik veya klinik belirtiler göstermeyen, çok çeşitli hastalıklar vardır. Bu çalışmada, kadın kısırlığı ile ilişkilendirilmiş hastalıkların: rahim ağzı kanseri, yumurtalık kanseri, rahim fibroidleri, endometriosiz, polikistik over sendromu ve ayrıca insülin direncinin, biyolojik mekanizmasında anahtar rol alan, önemli biyolojik birimleri (gen, protein, yolak v.b.) tanımlayabilmek için bir sistem biyolojisi yaklaşımı uygulandı. Buna göre, rapor edilmiş transkriptom veri setlerinin (rahim ağzı kanseri 2 veri seti, yumurtalık kanseri 2 veri seti, rahim fibroidleri 2 veri seti, endometriosiz 3 veri seti, polikistik over sendromu 7 veri seti ve insülin direnci 3 veri seti) istatiksel olarak analiziyle her bir veri seti için gen ifadesi anlamlı düzeyde değişen genler saptandı. Hastalıklar ve biyolojik yolaklar arasındaki ilişkiyi haritalamak için zenginleştirme analizleri yapıldı. Daha sonra, anlatımı anlamlı derecede farklılık gösteren genlerin etrafında protein-protein etkileşim ağı oluşturuldu. Oluşturulan protein-protein etkileşim ağının değişik metrikler kullanılarak topolojik analiziyle merkezi proteinler saptandı. Son olarak, tüm bulunanlar göz önünde bulundurularak incelenen hastalıklar için aday biyobelirteçler ve/veya ilaç tasarımına yönelik önemli olabilecek genler ve proteinler önerildi.
Özet (Çeviri)
Infertility is a worldwide growing medical problem which affects many couples around the world. Current studies predicted that, at 2010 there were 48.5 million couples throughout the world, who unable to have a live birth at the end of the 5 years experience. Infertility can be caused by couples or individually, namely by female and male related reasons. However, it was shown that, the ratio of the female infertility related causes is relatively higher than the other infertility related reasons. Although, female infertility causes are substantially variable there are wide range of women diseases, either clinical or subclinical, that were associated with female infertility. In the present study, a systems biology approach was applied to identify the significant biologically relevant entities (genes, proteins, pathways etc.) taking key roles in biological mechanisms of the infertility-associated woman diseases: cervical cancer, ovarian cancer, uterine fibroid, endometriosis, polycystic ovary syndrome, besides insulin resistance. According to this, reported transcriptomics datasets (cervical cancer 2 datasets, ovarian cancer 2 datasets, uterine fibroid 2 datasets, endometriosis 3 datasets, polycystic ovary syndrome 7 datasets and insulin resistance 3 datasets) were analyzed statistically to identify differentially expressed genes (DEGs) for each dataset. Enrichment analyses were performed to map the interconnectivities between diseases and biological pathways. Later, protein-protein interaction networks around the DEGs were reconstructed. Topological analyses of the reconstructed protein-protein interaction network with different topological metrics indicated the presence of the hub (central) proteins. Finally, via discussion of the findings in overall, significant genes and encoded proteins, which may be considered as candidate biomarkers and/or drug targets for the inspected diseases, were suggested.
Benzer Tezler
- A study on RNA and protein effectors of transcription factor activity and gene expression
Transkripsiyon faktörü aktivitesi ve gen ifadesinde RNA ve protein etkenleri üzerine bir çalışma
AYŞE DERYA CAVGA
Doktora
İngilizce
2019
BiyofizikKoç ÜniversitesiKimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
- Proteinlerin subselüler yerleşimlerinin görüntü, sekans ve interaktom verisi tabanlı tahmini
Image, sequence and interactome based prediction of subcellular localization of proteins
ECEM KUŞCUOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCA DOĞAN
- Metabolism-oriented multiomics data integration
Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu
AYCAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ALİ ÇAKMAK
- Genome-wide prediction of prokaryotic two-component system networks using a sequence-based meta-predictor
Başlık çevirisi yok
ALTAN KARA
Doktora
İngilizce
2016
BiyolojiAberystwyth University / Prifysgol AberystwythYurtdışı Enstitü
DR. NARCIS FERNANDEZ-FUENTES
DR. DAVID WHITWORTH
- Dağıtık DVM kullanılarak miRNA hedef gen tahmini yapılması
miRNA target gene prediction using distributed SVM
NİYAZİ ELVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ