Geri Dön

Network topology and dynamic data analysis in Saccharomyces cerevisiae

Ağ ilingesi ve Saccharomyces cerevisiae'de devingen veri analizi

  1. Tez No: 433996
  2. Yazar: MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL KIRDAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 170

Özet

Ağ şeklinde de temsil edilebilen biyolojik sistemler oldukça devingen olup çevresel ve genetik değişikliklere karşı zamana bağlı tepki vermektedirler. Bu ağlar hiyerarşik bir örgütlenme içerisindedirler ve hücre içinde belirli işlevleri yerine getiren kompleks veya süreçlerin parçaları olarak çalışan birbirleriyle sıkı bir şekilde ilintili protein kümelerinden oluşurlar. Hızlı-tarama yöntemleri sonucu elde edilen devingen veri setlerinin ortaya çıkması ile birlikte devingen veri analizi sistem biyolojisi için önemli ve zorlu bir konu haline gelmiştir. Sistem biyolojisinin önündeki diğer önemli konular ise biyolojik sistemlerin ağ şeklinde temsil edilmesi ve ağ özelliklerinin biyolojik açıklamalarını ortaya çıkarmak ve çoklu –omik veri setlerinin birleştirilmesiyle biyolojik anlamlılığa sahip sonuçlara ulaşmak şeklindedir. Bu tezin amacı özgün bir merkeziyet ölçüsü geliştirerek biyolojik öneme sahip noktaları belirlemek ve devingen veri setlerini incelemek için özgün yaklaşımlar geliştirmektir. İlk bölümde özgün bir merkeziyet ölçüsü olarak bütün öz-yöneyleri göz önüne alan, biyolojik açıdan merkezi özellikte olan ve hayati noktaları belirleyebilecek“ağırlıklı yükler toplamı öz-yöney merkezilik (AYTÖM)”geliştirilmiştir. AYTÖM'ün insan protein etkileşim ağında HIV-1, kanser, yaşlanma veya hastalıklarla ilgili genleri, bağışıklık sistemi sürecini etkileyen genleri ve özbağışıklık hastalıklarıyla ilgili genleri tespit etme konusunda diğer merkezilik ölçülerinden daha iyi bir performans gösterdiği görülmüştür. İkinci kısımda S. cerevisiae hücrelerinin farklı kanser tiplerinin tedavisinde kullanılan bir kemoterapi ilacı olan doxorubicin'e devingen gen anlatım tepkisi, sürekli fermentörde büyütülen maya hücrelerindeki RNA miktar tayininin mikrodizi teknoloji kullanılarak belirlenmesiyle ölçülmüştür. Elde edilen devingen gen anlatım verisi farklı yaklaşımlar kullanılarak, etkileşim ve düzenleyici -omik veri tümleştirmeleriyle incelenmiştir. S. cerevisiae hücrelerinin doxorubicin'e gen anlatımsal tepkisinin kümelenmesi ve incelemesi ile DNA replikasyonu, hatalı eşleşme onarımı, hücre döngüsü ve baz çıkartarak onarım yolaklarının etkilendiği ve bazı gen anlatım faktörleri belirlenmiştir. Üçüncü kısımda DNA hasarıyla ilgili literatürden toplanan veriler benzer şekilde analiz edilmiş ve doxorubicin'e verilen tepkiyle karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Biological systems which can be represented as networks and graphs are highly dynamic and responsive to environmental and genetic perturbations in a time dependent manner. These networks are hierarchically organized and consist of tightly clustered groups of proteins that work together as part of a biological process or a complex to achieve a specific function in a cell. With the emergence of high-troughput dynamic datasets, dynamic data analysis became a challenge in systems biology with the other challenges such as representation of biological systems as networks and elucidation of graph properties of these networks biologically and integration of multi –omics datasets in order to extract biologically meaningful results. The aim of this thesis is to develop a novel metric of centrality to identify biologically important nodes and to develop novel approaches to investigate dynamic datasets. In the first part, a novel global metric of centrality, weighted sum of loads eigenvector centrality (WSL-EC), counting all eigenvectors was proposed to identify essential and biologically central nodes. WSL-EC was found to outperform in capturing biologically central nodes, such as pathogen-interacting, HIV-1, cancer, ageing, and disease-related genes and genes involved in immune system process and related to autoimmune diseases in the human interactome compared with other metrics of centrality. In the second part dynamic transcriptional response of S. cerevisiae cells to doxorubicin, which is used as chemotherapeutic reagent in the treatment of different types of cancer, was monitored by quantification of RNA transcripts in cells which were grown in a chemostat fermenter, through microarray technology. Resulting dynamic transcriptome data were investigated by using different approaches and integrating interactome and regulome. The clustering and analysis of the transcriptomic response of S. cerevisiae cells to doxorubicin indicated that the genes involved in DNA replication, mismatched repair, cell cycle and base excision repair pathways were affected and several transcriptional factors were identified. In the third part the data collected from literature related to the transcriptional response of yeast cells to DNA damage was similarly investigated and compared with the response to doxorubicin.

Benzer Tezler

  1. Event-driven state estimation in electric distribution systems

    Elektrik dağıtım sistemlerinde olay güdümlü durum kestirimi

    FIAZ AHMAD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. MELTEM ELİTAŞ

    Prof. Dr. ASIF SABANOVIC

  2. 400 kV enerji iletim sisteminde anahtarlama olaylarından kaynaklı geçici aşırı gerilimlerin incelenmesi

    Investigation of transient overvoltages in 400 kV transmission system caused by switching actions

    HABİP ÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUAT İLHAN

  3. Analysis of real vehicle traces and its use in optimizations of 5G cellular network resources

    Gerçek araç izlerinin analizi ve 5G hücresel ağ kaynaklarınınoptimizasyonunda kullanımı

    MUHAMMED NUR AVCİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT SOYTÜRK

  4. Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini

    Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks

    ALPER ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Yeni bir hata değişik delta ağ maddeli arttırılmış delta ağı (ADA)

    Başlık çevirisi yok

    M.EBRU KOLUSAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK