Geri Dön

Network analyses to identify candidate protein and interactions responsible for breast cancer lung and brain metastasis differentiation

Göğüs kanseri beyin ve akciğer metastazı arasındaki farklılaşmanın protein ağ analizi ile aday protein ve protein etkileşimlerini bulmak amacıyla ıncelenmesi

  1. Tez No: 397233
  2. Yazar: EMEL ŞEN KILIÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA, PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyokimya, Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Biochemistry, Bioengineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Göğüs kanseri kadınlarda en sık görülen ikinci ölümcül kanser tipidir ve ölümlerin çoğu kanserin başka organlara metastazı sonucunda gerçekleşmektedir. Metastazın diğer organlara yayılımı rastlantısal değildir. Her bir tümör tipinin belirgin bir karakteristiği olup tam olarak nasıl gerçekleştiği halen açıklığa kavuşturulmayı beklemektedir. Bu tezde amacımız göğüs kanseri beyin ve akciğer metastazında önemli rol oynayan yeni genlerin/proteinlerin ve hücresel yolların protein-protein etkileşim ağları kullanılarak bulunmasıdır. İnsan protein etkileşim alt ağlarının oluşturulmasına deneysel olarak beyin ve akciğer metastazında rol aldığı bulunmuş olan kaynak genlerin kullanılmasıyla başlanmıştır. Etkileşimler ağ topolojisine dayanan GUILDify önceliklendirme yöntemiyle kaynak genler ile ilişkilendirilmelerine göre skorlanmıştır. Oluşturulan insan protein etkileşim ağında yalnızca deneysel olarak ikili etkileşim yöntemiyle elde edilmiş etkileşimler bulunmakta ve bunlar STRING orta güvenilirlik skoruna sahiptirler. Alt etkileşim ağlarını oluşturmak için iki farklı yöntem kullanılmış, oluşturulan bu alt etkileşim ağları daha sonra topolojik ve fonksiyonel olarak incelenmiştir. Fonksiyonel kuvvetlendirme analizleri akciğer metastazında bağışıklık sistemi ve bulaşıcı hastalıklar ile alakalı KEGG yollarının ve özellikle kemokin sinyal yolunun önemli olduğunu göstermiştir. Diğer taraftan genetik bilgi prosesi ile ilgili yolların ise daha çok beyin metastazı ile ilişkili olduğu görülmüştür. Topolojik analizler RPL5, MMP2 ve DPP4 gibi genlerin önemini belirtmiş olup bu genlerin beyin veya akciğer kanseriyle ilişkili olduğu önceden bilinmektedir. Ek olarak, akciğer metastazında 4, beyin metastazında ise 8 adet önemli olduğu farz edilen yeni gen bulunmuştur. Son olarak, yapısal protein etkileşim alt ağları oluşturulmuş spesifik metastaz alt ağlarında farklılaşmada rol oynayabilecek ayrışık etkileşim partnerleri bulunmuştur. Tüm bu araştırma beyin ve akciğer metastazı fenotiplerinin izlediği oluşum yoluna ışık tutabilir.

Özet (Çeviri)

Breast cancer is the most common secondary cause of death among women and the majority of these deaths result from metastasis to other organs. Metastases distribution through other organs is not a random process. Each tumor type has distinct characteristics of metastasis which is still waiting to be revealed. In this thesis, we aim to find novel genes/proteins and cellular pathways that play important roles in brain and lung breast cancer metastasis phenotypes using protein-protein interaction (PPI) networks. Human PPI subnetworks of breast cancer were constructed starting from experimentally identified seed genes for the two types of metastasis. The interactions were scored using a network-topology based prioritization method (GUILDify) relative to the seed genes. The generated human interaction network was only comprised of interactions found by binary methods with medium STRING confidence score. We constituted two different subnetwork generation methods and further analyzed each subnetwork both topologically and functionally. The functional enrichment analysis showed that KEGG pathways associated with the immune system and infectious diseases, particularly the chemokine signaling pathway, are important for lung metastasis. On the other hand, pathways related to genetic information processing were more involved in brain metastasis. The topological analysis identified genes such as RPL5, MMP2 and DPP4 which are already known to be associated with lung or brain metastasis. Additionally, we found 4 and 9 putative genes that are specific for lung and brain metastasis, respectively. Finally, we generated structural PPI subnetworks and found mutually exclusive interaction partners present in these subnetworks which might have a role on differentiation of specific metastasis phenotypes. Overall, all these findings may shed light to the certain pattern of brain and lung metastasis outcome of the breast cancer patients.

Benzer Tezler

  1. Genom boyu taramaları ve moleküler genetik yaklaşımlarıyla Escherichia coli bakterisinde bor toleransı ile ilgili genlerin araştırılması

    Investigation of genes related to boron tolerance in Escherichia coli using genome-wide screening and molecular genetic approaches

    MERVE SEZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEKİR ÇÖL

  2. Profiling of mTORC1 signaling in rat liver using mass spectrometry

    Başlık çevirisi yok

    GÖKHAN DEMİRKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyokimyaBrown University

    DR. PHILIP A. GRUPPUSO

  3. Systems biomedicine approaches in renal cell carcinomas to identify subtype-specific molecular signatures and potential therapeutics

    Alt tipe özgü moleküler işaretçileri ve potansiyel terapötikleri tanımlamak için renal hücreli karsinomlarda sistem biyotıp yaklaşımları

    AYŞEGÜL ÇALIŞKAN İŞCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyoistatistikMarmara Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA

  4. Prostat kanserinde rol oynayan potansiyel mrna:mirna:lncrna' ların etkileşim ağının biyoinformatik analizler ile belirlenmesi

    Identification of potential mrnas:mirnas:lncrnas network involved in prostate cancer by bioinformatics analysis

    ÇAĞDAŞ AKTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiEge Üniversitesi

    Sağlık Biyoinformatiği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET KOSOVA

  5. Systems biology approaches to identify novel biomarkers for diagnosis, prognosis and therapeutics in ovarian cancer

    Yumurtalık kanserinin tanı, prognoz ve tedavisine yönelik yeni biyobelirteçlerin belirlenmesinde system biyolojisi yaklaşımları

    ESRA GÖV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyomühendislikMarmara Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA