Geri Dön

Co-expression Pairs and Modules (CoEX-PM): A Shiny application and an example case study on chromogranins

Ko-ekspresyon çiftleri ve modülleri (CoEX-PM): Bir Shiny aplikasyonu ve kromograninler üzerinde bir örnek olay incelemesi

  1. Tez No: 526750
  2. Yazar: TUĞBERK KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. ÖZLEN KONU KARAKAYALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyoloji, Biostatistics, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Gen ekspresyon profillerinin, özellikle alternatif metodlar yetersiz ve etkisiz kaldığında, etkin tümörijenez ve metastaz bio-belirteçleri oldukları kanıtlanmıştır. Bununla birlikte, yüksek verimli protokoller aracılığıyla elde edilen büyük veri kümelerini analiz ederek gen ekspresyon profilleri bulmaya çalışmak zorlu olabilir. R programlama dilinde bu tip analizleri kolaylaştıran çok sayıda yazılım paketi ücretsiz kullanıma açık şekilde yer almaktadır. Fakat, R'yi etkili bir şekilde kullanmak için gerekli olan nispeten sarp öğrenme eğrisi, bu paketlerin kullanılmasını kimi zaman engellemektedir. Bu tez kapsamında R programlama dili ve shiny paketini kullanarak CoEX-PM aplikasyonunu geliştirdim. CoEX-PM uygulaması, insan Affymetrix mikrodizi verilerini kullanır ve kullanıcıların çift yönlü korelasyon grafikleri oluşturmasına, kullanıcı tarafından seçilen GEO veri kümeleriyle meta-korelasyon analizi gerçekleştirmesine ve ilgili genler için WGCNA programı ile birlikte ko-ekpresyon gen modülleri oluşturmasına olanak tanır. CoEX-PM tüm bu analizleri gerçekleştirmesi için kullanıcıya bir arayüz sağlar, bu nedenle herhangi bir kodlama bilgisi veya tecrübesi gerektirmemektedir. Pheochromocytoma (PCC) ve nöroblastoma (NB), sırasıyla yetişkinlerde ve çocuklarda sık görülen nöral-krest kaynaklı tümörlerdir ve her ikisi de yüksek oranda morbidite ve mortalite ile ilişkilidir. Ek olarak, her iki tümör tipi de nöroendokrin tümör (NET) özelliklerini gösterir. Kromogranin A (CgA), orta derecede hassas ve spesifik olmayan bir nöroendokrin tümör markörü olarak rapor edilmiştir. Kromogranin ailesinin 7 üyesi vardır, bunlardan üçü kromogranin (CgA), kromogranin B (CgB) ve sekretogranin II (SgII) veya kimi zaman kromogranin C (CgC) olarak adlandırılır. Kromogranin / secretogranin aile üyelerinin PCC ve NB'de farklı ko-ekspresyon şekilleri gösterip göstermedikleri bilinmemektedir. Bu tezde, nöroendokrin tümör veri kümeleri üzerinde CoEX-PM uygulaması kullanılarak kromogranin / secretogranin paralog gen ailesinin gen ekspresyon imzaları analiz edilmiş, gen ağlarındaki ko-ekspresyon derecesi araştırılmıştır. Bulgular, kromogranin ekspresyon seviyesi ile bağlantılı, PCC ve NB'de özlü ve yüksek düzeyde birlikte ifade edilen fonksiyonel bileşenlerin varlığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Gene expression signatures have been proved to be effective biomarkers of tumorigenesis and metastasis especially when alternative methods are inconvenient or ineffective. Nevertheless, handling very large datasets obtained via high-throughput protocols to extract gene expression signatures may prove challenging. A great number of software packages that facilitate such analyses have been written in R programming language are publicly available and free. However, the relatively steep learning curve that is required to use R proficiently prevents the utilization of these packages. I have developed the Shiny application Co-expression Modules and Pairs (CoEX-PM) using R programming language and the R package shiny. The CoEX-PM application handles human Affymetrix microarray data and enables users to generate pairwise correlation plots, conduct meta-correlation analysis with user-selected GEO datasets along with co-expression module generation by WGCNA program for genes of interest. The CoEX-PM application provides the user with a GUI, therefore, does not require any coding knowledge to perform the analyses. Pheochromocytoma (PCC) and neuroblastoma (NB) are neural-crest derived tumors, common in adults and children, respectively and are both associated with high-rate of morbidity and mortality. In addition, both tumor types display neuroendocrine tumor (NET) characteristics. Chromogranin A (CgA) has been linked with NETs as a moderately sensitive and non-specific tumor marker. The chromogranin family consists of up to seven members, three of which are chromogranin (CgA), chromogranin B (CgB) and secretogranin II (SgII) or occasionally named as chromogranin C (CgC). However, it is not known whether chromogranin/secretogranin family members are differentially co-expressed in PCC and NB. Here, I investigate the degree of co-expression in gene networks by analyzing gene expression signatures of the chromogranin/secretogranin paralogous gene family using CoEX-PM application on neuroendocrine tumor datasets. The findings indicate the presence of concise and highly co-expressed functional components in PCC and NB driven by chromogranin expression signatures.

Benzer Tezler

  1. Comprehensive transcriptome analysis of dizygotic twins and their parents with autism spectrum disorders

    Otizm spektrum bozukluğuna sahip çift yumurta ikizleri ve ailelerinin kapsamlı transkriptom analizi

    KAAN OKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    GenetikDokuz Eylül Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ OKTAY

    DOÇ. DR. GÖKHAN KARAKÜLAH

  2. Discovering disease-causing genes by network analysis

    Hastalığa neden olan genlerin ağ analizi ile bulunması

    SAMET TENEKECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZERRİN IŞIK

  3. Development of novel tools for cancer diagnosis, prognosis and treatment using intra- or inter-species transcriptome meta-analysis

    Tür içi ve türler arası transkriptom meta-analizi kullanılarak kanser teşhisi, prognozu ve tedavisi için yeni araçların geliştirilmesi

    HUMA SHEHWANA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Genetikİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI

  4. A framework for gene co-expression network analysis of lung cancer

    Akciğer kanserinin gen ortak ifade analizi için bir yöntem

    ERHAN AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoenformatik Bölümü

    DOÇ. DR. TOLGA CAN

    YRD. DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON

  5. Expression, purification and characterization of high-fidelity DNA polymerase

    Yüksek-duyarlı DNA polimeraz enziminin üretilmesi, saflaştırılması ve karakterizasyonu

    KÜBRA TÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY