Geri Dön

Inference of differential gene networks

Farksal gen ağları çıkarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 453779
  2. Yazar: ONUR MENDİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Biyolojik sistemler değişik durumlarda farklı davranışlar gösteren oldukça dinamik yapılardır. Farksal gen ağları analizi, ekspresyon verisini kullanarak hastalıkların ilerlemesine neden olan moleküler etkileşimlerin belirlenmesinde önemli rol oynayan hastalığa özel gen etkileşimlerini ortaya çıkaran bir analiz türüdür. Bu çalışmanın amacı hastalığa özel farksal gene ağları ile literatürdeki biyolojik bilgileri entegre ederek göğüs kanseri ile ilişkili moleküler mekanizmaları ortaya çıkaran özgün bir farksal ağ yaklaşımı geliştirmektir. Bu tez çalışmasında, genom seviyesinde göğüs kanserine özel farksal gen ağı çıkarımında METABRIC göğüs kanseri veri seti kullanıldı. Bu kapsamda göğüs kanserine özel gen ağı çıkaran web-tabanlı bir uygulama geliştirildi. Çalışmada elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde, fonksiyonel zenginleştirme analizleri kullanıldı. GO ve KEGG yolak analizleri ile göğüs kanserinde önemli rol oynayan çeşitli yolaklar tespit edildi. Buna ek olarak göğüs kanserine özel farksal gen ağında önemli rol oynayan genler literatür kapsamında değerlendirildi. Bu çalışmanın bulguları, göğüs kanserinin gelişiminde rol oynayan mekanizmaların daha iyi anlaşılabilmesinin yanısıra, hastalık tanısı ve etkili tedavi geliştirilmesinde potansiyel hedef genlerin tespitine katkı sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Biological systems are highly dynamic entities that behave differently under different conditions. Differential gene network analysis reveals disease-specific gene interactions from expression datasets that helps identifying the molecular interactions that underlies the progression of diseases. The purpose of this study is to present a novel differential networking approach that integrates disease-specific differential gene network with the prior biological knowledge to reveal the molecular mechanisms associated with breast cancer. In the study, METABRIC breast cancer dataset is used to infer genome-wide breast cancer specific differential gene network. A web-based tool was developed to infer breast cancer specific gene network. In order to evaluate the results of the study, functional enrichment analyses were performed. GO and KEGG pathway enrichment analysis identified numerous pathways that may have a role in the breast cancer. Furthermore, the top genes that are identified in the breast cancer specific differential network are investigated through the literature. The findings of this study may promote the better understanding about the molecular mechanism of breast cancer and also disclose potential targets for diagnostic and effective therapies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    153120

    A mathematical modeling and approximation of gene expression patterns by linear and quadratic regulatory relations and analysis of gene networks

    Gene motiflerinin doğrusal ve ikinci derece düzenleyici ilişkilerle matematiksel modellenmesi ve motiflere yaklaşılması ve genlerin oluşturduğu ağ yapılarının analizi

    FATMA BİLGE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD-WİLHELM WEBER

  2. Tez No

    400719

    Modelling, simulation, and inferring regulatory networks

    Başlık çevirisi yok

    MAKSAT ASHYRALYYEV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van Amsterdam

    Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. D. C. VAN DEN BOOM

  3. Tez No

    744568

    Application of computational biology approaches for the investigation of the molecular mechanisms of cancer across taxonomic groups

    Farklı taksonomik gruplarda kanserin moleküler mekanizmalarının hesaplamalı biyoloji uygulamalarıyla araştırılması

    IŞIL TAKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATHANASİA PAVLOPOULOU

  4. Tez No

    580265

    Network-based analysis of cognitive impairment and memory deficits from transcriptome data

    Transkriptom verileri kullanılarak hafıza problemlerinin ve bilişsel bozuklukların hücresel ağlara dayalı analizi

    ELİF EMANETCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyoistatistikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR

  5. Tez No

    887183

    Metabolism-oriented multiomics data integration

    Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu

    AYCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ ÇAKMAK

Geri Dön