Spatio-temporal gene discovery for autism spectrum disorder
Otizm spektrum bozukluğu için zaman-mekansal gen keşfi
- Tez No: 515911
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Otizm Spektrum Bozukluğu'nun (OSB) kalıtsal yapısının karmaşıklığından dolayı Tüm Ekzom Dizileme (Whole Exome Sequencing ya da WES) çalışmaları ile günümüze değin sadece altı düzine kadar risk geni belirlenebilmiştir. Gen keşif sürecini hızlandırabilmek amacıyla ağ temelli birkaç yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin kullandıkları ağlar, durağan türden gen-gen etkileşim ağlarındandır. Gelgelelim, genlerin işlevsel kümelenmeleri sinir sisteminin gelişimiyle evrilir. Ayrıca, gen işleyişlerindeki aksaklıklar kimi zaman sonraki gen-gen etkileşimleri üzerinde katlanarak artan bozulmalara neden olur. Bu nedenle, sinir sistemi gelişiminin değişken ve devingen doğasını göz önünde bulundurmayan yaklaşımlar sınırlı kalacaktır. Çalışmamızda sinir sistemi gelişimi bağlamında evrimleşen gen-gen ortak ifade (coexpression) ağlarının zaman-mekansal bilgisini kullanan ST-Steiner adını verdiğimiz bir gen keşif algoritması sunulmaktadır. Bu algoritma, sinir sistemi gelişimini modelleyecek şekilde uyarlanmış ödül toplayan Steiner ormanı (prize-collecting Steiner forest) temelli bir problemi, öncül sinir-gelişimsel pencerelerdeki bilgiyi taşıyarak, ortak ifade ağlarında çözmektedir. Algoritmanın verdiği kararların izleri geriye doğru sürülebilmekte; bu da sonuçların yorumlanabilirliğini arttırmaktadır. Çalışmamızda ST-Steiner, 3871 örnekten oluşan WES verisine uygulanmakta; erken ve orta cenin dönemlerinin BrainSpan ortak ifade ağlarından risk geni kümeleri belirlenmektedir. Ayrıca, bağımsız bir veri kümesinde, zamansal bilgiyi eklemenin öngörü gücünü arttırdığı gösterilmektedir: Belirlenen kümeler en gelişkin yöntemler (state of the art) ile karşılaştırıldığında hem daha fazla isabet görmekte ,yani daha fazla yıkıcı değişinim (mutasyon) içeren genlerden oluşmakta, hem de OSB ile ilişkili işlevlerde daha çok zenginleşme (enrichment) göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Whole Exome Sequencing (WES) studies for Autism Spectrum Disorder (ASD) could identify only around six dozen risk genes to date, because the genetic architecture of the disorder is highly complex. To speed the gene discovery process up, a few network-based ASD gene discovery algorithms were proposed. Although these methods use static gene interaction networks, functional clustering of genes is bound to evolve during neurodevelopment and disruptions are likely to have a cascading effect on the future associations. Thus, approaches that disregard the dynamic nature of neurodevelopment are limited. Here, we present a spatio-temporal gene discovery algorithm for ASD, which leverages information from evolving gene coexpression networks of neurodevelopment. The algorithm solves a prize-collecting Steiner forest based problem on coexpression networks, adapted to model neurodevelopment and transfer information from precursor neurodevelopmental windows. The decisions made by the algorithm can be traced back, adding interpretability to the results. We apply the algorithm on WES data of 3,871 samples and identify risk clusters using BrainSpan coexpression networks of early- and mid-fetal periods. On an independent dataset, we show that incorporation of the temporal dimension increases the predictive power: Predicted clusters are hit more (i.e. they contain genes with more disruptive mutations on them) and show higher enrichment in ASD-related functions compared to the state of the art.
Benzer Tezler
- Modelling, simulation, and inferring regulatory networks
Başlık çevirisi yok
MAKSAT ASHYRALYYEV
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van AmsterdamMatematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. D. C. VAN DEN BOOM
- Predicting informative spatio-temporal neurodevelopmental windows and gene risk for autism spectrum disorder
Otizm spektrum bozukluğu ̇için bilgi ̇verici zaman-uzamsal sinir gelişim aralığı ve gen riski tahmini
OĞUZHAN KARAKAHYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- Multitask learning of gene risk for autism spectrum disorder and intellectual disability
Otizm spektrum bozukluğu ve zeka geriliği için çok görevli gen risk öğrenimi
İLAYDA BEYRELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- Hepatoselüler karsinoma hücre hatlarının fenotipik farklılaşmasında hücre içi kalsiyumun işlevi
Role of intracellular calcium on phenotypic differentiation of hepatocellular carcinoma cell lines
BİLGE KARAÇİÇEK
Doktora
Türkçe
2017
BiyoteknolojiEge ÜniversitesiKök Hücre Ana Bilim Dalı
DOÇ. YASEMİN ERAÇ
PROF. METİNER TOSUN