Geri Dön

Computational establishment of microRNA metabolic networks

MikroRNA metabolik ağlarının bilişimsel kurulumu

  1. Tez No: 473177
  2. Yazar: MÜŞERREF DUYGU SAÇAR DEMİRCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. JENS ALLMER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

MikroRNAlar (miRNAlar) tek diziden oluşan, küçük, kodlayıcı olmayan, hedef mRNAlarının translasyonel inhibisyonu, bozunması ve kararsızlaşması gibi çeşitli mekanizmalar aracılığıyla transkripsiyon sonrası seviyesinde gen ekspresyonunu kontrol edebilen RNAlardır. Farklı türlerde binlerce miRNA rapor edilmesine rağmen çoğu hala bilinmemektedir. Bu nedenle, yeni miRNAların belirlenmesi, miRNA aracılı transkripsiyon sonrası düzenleme mekanizmalarını analiz etmek için önemli bir işlemdir. Ayrıca, birçok biyolojik yaklaşım nadir miRNAları ortaya çıkarma kapasitesindeki sınırlamalardan muzdariptir ve inceleme altındaki organizmanın durumuyla daha da kısıtlıdır. Bu tür sınırlamalar olası miRNAların in silico olarak tanımlanması için karmaşık bilişimsel araçların yapımıyla sonuçlanmıştır. Ancak, bu programlar düşük duyarlılık ve/veya doğruluktan muzdariptir ve bunun sonucu olarak da tüm tahminlerin deneysel olarak doğrulaması için yeterince güven vermemektedir. Bu çalışmada amaç, verilen herhangi bir dizideki potansiyel miRNAları tahmin etmek için yeni ve uyarlanabilir makine öğrenme temelli bir yöntem oluşturarak bu zorlukların üstesinden gelmektir. Önerilen yöntemin verimliliği çeşitli veri kümeleri üzerinde uygun araçlar ile karşılaştırılarak gösterilmektedir. Bu yaklaşımı kullanılarak insan (Homo sapiens), meyve sineği (Drosophila melanogaster) ve domates (Solanum lycopersicum) gibi çeşitli organizmaların genomlarından miRNAlar tanımlanmıştır. Ayrıca, hem olası virüs miRNAları ve insan genleri arasındaki ağlar hem de Solanum lycopersicum nükleer ve organel genomları arasındaki miRNA vasıtalı iletişim incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

MicroRNAs (miRNAs) are single-stranded, small, non-coding RNAs, that control gene expression at the post transcriptional level through various mechanisms such as translational inhibition, degradation and destabilisation of their target mRNAs. Despite the fact that thousands of miRNAs have been reported in various species, most still remain unknown. Due to this, the identification of new miRNAs is an essential process for analysing miRNA mediated post transcriptional regulation mechanisms. Moreover, many biological approaches suffer from limitations in their capacity to reveal rare miRNAs, and are further restricted to the state of the organism under examination. Such limitations have resulted in the construction of sophisticated computational tools for identification of possible miRNAs in silico. However, these programs suffer from low sensitivity and/or accuracy and as a result they do not provide enough confidence for validating all their predictions experimentally. In this study, the aim is overcoming these challenges by creating a new and adaptable machine learning based method to predict potential miRNAs in any given sequence. The efficiency of proposed method is shown by comparison with available tools on various data sets. By using this approach, miRNAs from the genomes of various organisms like human (Homo sapiens), fly (Drosophila melanogaster) and tomato (Solanum lycopersicum) are identified. Moreover, networks between the possible miRNAs of virus and human genes as well as the communications among nuclear and organelle genomes of Solanum lycopersicum through miRNAs are investigated.

Benzer Tezler

  1. Computational identification of G quadruplexes secondary structures

    G dörtlü yapılarının ikincil yapılarının hesaplamalı tanımlanması

    TUGAY DİREK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN DOLUCA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA OĞUZ

  2. Toprak-hava ısı değiştiricisi sisteminin hesaplamalı akışkanlar dinamiği analizi

    Computational fluid dynamics analysis of earth-air heatexchanger

    METİN KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEYLA ÖZGENER

  3. On the establishment of pseudo random keys for body area network security using physiological signals

    Gövde alan ağlarının güvenliği için fizyolojik sinyaller kullanılarak sözde rasgele anahtarlar oluşturulması

    BESTE SEYMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    PROF. DR. ALBERT LEVİ

    DR. DUYGU KARAOĞLAN ALTOP

  4. Identifying the working principles of human DNA methyltransferase 3A enzyme by computational methods

    İnsan DNA metiltransferaz enziminin çalışma mekanizmasının hesaplamalı yöntemlerle belirlenmesi

    BÜŞRA SAVAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyofizikKadir Has Üniversitesi

    Hesaplamalı Biyoloji ve Biyoinformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEBNEM EŞSİZ GÖKHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KARACA EREK

  5. Hareket başlatma ve derin beyin uyarımına ilişkin bir bazal çekirdek devresi hesaplamalı modeli

    A computational model of basal ganglia for action initiation and deep brain stimulation

    MUSTAFA YASİR ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR