Meme kanseri yeni nesil dizileme verilerinde gen ifadesi ile mikroRNA ifadesi arasındaki karşılıklı etkileşimin analizi
Analysis of interplay between gene expression and miRNA expression in breast cancer next generation sequencing data
- Tez No: 540785
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biyomühendislik, Biology, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 194
Özet
Kanserin moleküler düzenlenmesinde önemli faktörlerden biri mikroRNA'lardır. Güncel çalışmalar, tanı ve tedavi için kullanılma potansiyeli keşfedilen mikroRNA'ların hedef genleriyle etkileşimini açıklamaya çalışmaktadır. Ancak mikroRNA'lar ve hedefleri arasında çoklu etkileşimlerin olması bu çalışmalardaki temel zorluktur. MikroRNA'lar ve hedefleri arasındaki etkileşimlerin tanımlanması için mikroRNA bağlanma ve etkinlik faktörlerini içeren, ağ tabanlı bir model sistem ile mikroRNA:hedef etkileşimlerinin ve davranışlarının anlaşılması gerekmektedir. Çalışmada meme kanser hastalarına ait gen ve mikroRNA ifade verileri kullanılmış ve bu veri setleri yeni nesil dizileme yöntemleriyle elde edilen mikroRNA:hedef bağlanmalarına dair veriler aracılığıyla birleştirilmiştir. MikroRNA ve hedef etkişimlerinde önemli olan mikroRNA ifadesi, gen ifadesi, çekirdek tipi, bağlanma enerjisi ve gen üzerindeki hedef bölge konumu gibi faktörler hesaba katılarak bir ağ tabanlı model sistem geliştirilmiştir. Bir mikroRNA'nın birçok hedefinin olabilmesi ve bir gen üzerinde birden fazla mikroRNA'nın baskılayıcı etkinlik gösterebilmesi sebebiyle mikroRNA:hedef etkileşimleri ağ tabanlı sistemle incelenmiştir. MikroRNA hedeflerinde bir değişiklik meydana gelmesi durumunda mikroRNA aracılı olarak, etkileşimde olan tüm hedef genlerin ifade seviyelerinin yeniden düzenlenmesi ağ üzerinde analiz edilmiştir. Sonuç olarak mikroRNA aracılı hedef genlerin düzenlenme mekanizmalarını ve yarışmalı davranışlarını simüle eden bir model sistem tasarlanmıştır. Geliştirilen ağ tabanlı model sistem iki meme kanser hasta örneği veri setine uygulandığında, ABCC1 geninin pozitif düzenlenmesi sonucunda, etkileşimde olan genlerin %18,6 ve %17,5'inin gen ifade değişiminin yaklaşık olarak bulunabildiği saptanmıştır. Ağ tabanlı model, Septin9 geninin pozitif düzenlenmesinin gerçekleştirildiği bir in vitro çalışma veri setine uygulandığında ise genlerin %36'sının ifade değişimlerinin yaklaşık olarak tahmin edilebildiği tespit edilmiştir. Bu doğrultuda model yaklaşımında önemli olan faktörlerin ve düzenleyici unsurun bilinmesi halinde, bir değişiklik sonrasında etkileşimde olan binlerce gende meydana gelen ifade değişikliklerinin tahmininin yapılabileceği düşünülmektedir. Sunulan modelle hedef genlerin ortak hedefleyici mikroRNA'larına karşı yarışmalı davranışlarının ve ortak hedeflerin düzenlenmesinde kooperatif mikroRNA etkinliklerinin ağ üzerinde incelenmesi, çoklu ve karmaşık mikroRNA:hedef etkileşimlerinin anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.
Özet (Çeviri)
MiRNAs are one of the most important factors in the molecular regulation of cancer. Since the discovery of their potential for diagnosis and treatment, studies attemped to explain interaction of miRNAs with their target genes. However, the fact that miRNAs affect multiple targets poses a challenge in miRNA:target analysis. It is necessary to be understood of microRNA:target interactions and behaviors via network-based model system which includes microRNA binding and activity factors, for the identification of interactions between microRNAs and their targets. In this study, gene and miRNA expression data from breast cancer patients were retrieved from TCGA and these data were integrated via miRNA:target binding data retrieved from high throughput immunoprecipitation experiments available at several databases. A network-based model system has been developed taking into account factors that are important in miRNA:target interactions such as miRNA expression levels, gene expression level, seed type, binding energy and target site location on the gene. MiRNA:target interactions have been investigated by a network-based approach because single miRNA can have many targets and multiple miRNAs can exhibit repressive activity on one gene. In the case of a change in expression level of one the miRNA targets, recalculation of the expression levels of all the target genes interacting with that miRNA were analyzed on the network. As a result, a model system has been designed that simulates the regulation mechanisms and competitive behaviors of target genes through miRNA. When the network-based model system was applied to ABCC1 gene upregulation in the two breast cancer patient sample data sets, it was found that expression changes of 18.6% and 17.5% of the interacting genes on network could be predicted approximately. When the network-based model was applied to an in vitro study data set in which Septin9 gene was upregulated was performed, it was found that expression changes of 36% of the genes could be estimated approximately. In this context, it is considered that if regulatory element and the factors that are important in the model approach are known, the model can estimate the changes in the expression occurring in thousands of genes interacting after a change.The examination of competing behaviors of target genes against common targets of miRNAs and cooperative activities of miRNA on the regulation of common targets on network by the model developed in this thesis study will facilitate the understanding of complex miRNA: target interactions.
Benzer Tezler
- Meme kanserinde hsa_circ_0001546 ve hsa_circ_0025244'ün ekspresyon analizi ve circrna/mirna/gen aksislerinin in silico yöntemler ile araştırılması
Expression analysis of hsa_circ_0001546 and hsa_circ_0025244 in breast cancer and investigation of circrna/mirna/gene axes via in silico methods
FAHRÜNNİSA ABANOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Genetikİstanbul ÜniversitesiGenetik Ana Bilim Dalı
PROF. ŞÜKRÜ ÖZTÜRK
DOÇ. DR. İLKNUR SUER
- Mutational spectrum of the Turkish hereditary breast and colon cancer patients
Türkiye'deki kalıtsal meme ve kolon kanseri hastalarında mutasyon spektrumu
ELİFNAZ ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Variant detection in inflammatory diseases
İnflamatuvar hastalıklarda varyant belirlenmesi
GİZEM ALKURT
Doktora
İngilizce
2024
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Meme kanseri yeni nesil dizileme verilerini birleştirerek biyokimyasal etki hesaplama yöntemi geliştirilmesi
Developing biochemical i̇mpact calculation method by i̇ntegrating next generation sequencing data from breast cancer samples
MUHAMMET ÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER YILMAZ
- Unravelling transcriptome 3'end diversity in an estrogen-responsive breast cancer cell line model
Östrojene cevap veren bir meme kanseri hücre hattı modelinde transkriptomun 3' ucu çeşitliliğini aydınlatmak
DİDEM NAZ DÖKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ELİF ERSON BENSAN