Geri Dön

Identification of active disease-associated subnetworks in human protein-protein interaction networks using the MCL algorithm

MCL algoritması kullanılarak insan protein-protein interaksiyon ağlarında hastalık-ilişkili aktif alt-ağların saptanması

PDF İndir

  1. Tez No: 420268
  2. Yazar: KIVILCIM ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. YÜCEL SAYGIN, PROF. OSMAN UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Biyolojik bir interaksiyon ağında, belirli bir hastalık ile alakalı ve birbiriyle yoğun etkileşim içerisinde olan genlerin bulunduğu gruplara aktif alt-ağ denilir. Bu alt-ağları bulmak hastalıkların moleküler mekanizmalarını anlamaya yardımcı olmakta ve tedavi yöntemleri tasarlamaya katkıda bulunmaktadır; bu nedenle aktif alt-ağların saptanması önemli bir problemdir. Bu tezde, aktif alt-ağların tespiti için bir kümeleme algoritmasının kullanımı önerilmektedir ve Markov Kümeleme (MCL) algoritmasına dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, insan protein-protein etkileşim ağını temsil etmek için grafik temsili, ağdaki interaksiyonlara bir değer atamak için yeni bir skorlama tekniği, aktif alt-ağ araması için Markov Kümeleme algoritması, bulunan alt-ağlara skor atamak için yeni bir formul ve alt-ağların bazılarını elemek için de bu skorları kullanmaktadır. Bu aşama, saptanan alt-ağlarla ilişkili fonksiyonel olarak önemli olan KEGG yolaklar tespit edilerek takip edilmektedir. Tanımlanan teknik WTCCC Romatoid Artrit (RA) datası üzerinde test edilmiştir ve sıradaki yolakları RA-ilişkili yolaklar olarak saptamıştır: daha önce RA ile alakalı olduğu keşfedilmiş yolaklar (NF-kappaB, Jak-STAT, Toll-like receptor, MAPK signaling gibi) ve yeni yolaklar (Serotonergic synapse). Karşılaştırmalı bir çalışma, sunulan metodun son model tekniklerden daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermekte ve sonuçlar metodun başarılı bir şekilde kompleks ve multifaktoriyel bir hastalık olan RA ile alakalı alt-ağları saptayabileceğini kanıtlamaktadır. Bu nedenle, metodun başka kompleks hastalıkların dataları üzerine uygulanması durumunda o hastalıklarla ilişkili alt-ağları da tespit edebileceği önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

An active subnetwork is a group of highly interacting genes that are associated with a particular disease in a biological interaction network. Finding these subnetworks facilitates the understanding of the molecular mechanisms of diseases and contributes to the process of devising treatment strategies, making the identification of active subnetworks an important problem. In this thesis, the use of a clustering algorithm is proposed for the detection of active subnetworks and a methodology that is based on the Markov Cluster (MCL) algorithm is implemented. The methodology uses graph representation to represent the human protein-protein interaction network, a novel scoring scheme to appoint weights to the interactions among the network, the Markov Cluster algorithm for the active subnetwork search, a scoring formula to assign scores to each found subnetwork and an elimination of subnetworks depending on those scores, followed by a functional enrichment step to discover the functionally important KEGG pathways related with found subnetworks. This methodology is applied on WTCCC Rheumatoid Arthritis (RA) dataset and identified: KEGG pathways previously found to be RA-related (e.g., NF-kappaB, Jak-STAT, Toll-like receptor, MAPK signaling pathways), and additional pathways (e.g., Serotonergic synapse) as associated with RA. The comparative study shows that the presented method outperforms state-of-the-art techniques, and functional enrichment results demonstrate that the method can successfully detect significant subnetworks that are related with RA which is a complex multifactorial disease. Therefore, it is proposed that the method can be used on the datasets of other complex diseases to identify active disease-associated subnetworks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    478015

    Anti nötrofilik sitoplazmik antikor ilişkili vaskülitlerde aktif ve remisyon dönem toraks bilgisayarlı tomografi bulgularının karşılaştırilması: Retrospektif bir çalışma

    Compare the radiological findings in active and remission period of the antineutrophilic citoplazmic antibody associated vasculitis in thorax computed tomography: A retrospective study

    EREN MUTLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Radyoloji ve Nükleer TıpEge Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAİM CEYLAN

  2. Tez No

    558652

    Effect of interleukin-10 pathway genes and diet on Behcet's disease

    İnterlökin-10 yolağı genlerinin ve diyetin Behçet Hastalığı'na etkisi

    GONCAGÜL ARPAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Gıda Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EFE SEZGİN

  3. Tez No

    313517

    Identification of putative protein kinase inhibitors acting on liver cancer cells

    Potansiyel protein kinaz inhibitörlerinin karaciğer kanserine karşı ilaç adayı olarak tanımlanması

    EBRU BİLGET GÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Tıbbi Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY

  4. Tez No

    793877

    Valorization of black chokeberry waste as a potential source of bioactive compounds: Their identification, microencapsulation and impact on the human gut microbiota

    Biyoaktif bileşiklerin potansiyel bir kaynağı olarak siyah aronya atığının değerlendirilmesi: Tanımlanması, mikrokapsüllenmesi ve insan bağırsak mikrobiyotasi üzerindeki etkisi

    GİZEM ÇATALKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN

  5. Tez No

    301045

    Akut miyeloid lösemide WNT sinyal yolağındaki genlerin DNA mikroarray analizi ile tanımlanması

    Identification of Wnt signaling pathway genes in acute myeloid leukemia with DNA microarray analysis

    BUKET ALTINOK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BiyoteknolojiAnkara Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASUMAN SUNGUROĞLU

Geri Dön