Geri Dön

Analysis of biochemical pathway with graph based algorithms

Biyokimyasal yolaklarda çizge teorisi algoritmalarıyla analiz

PDF İndir

  1. Tez No: 542352
  2. Yazar: EMİNE RAVZA GÜR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Hücresel metabolizma, herhangi bir organizmanın hayatta kalması için çok önemli olan biyolojik olayları kapsar. İnsan metabolik ağının çalışma prensibini anlamak, hastalıkların ve tedavilerin mekanizmalarının aydınlatılmasında önemli bir rol oynar. İnsan Genom Projesi tamamlandıktan sonra, bütünsel yaklaşımla aydınlatılmaya çalışan insan hastalıkları çalışmaları ön plana çıkmış ve bu da metabolizmanın bir ağ olarak analiz edilmesine olanak sağlamıştır. Belli bir hastalık için ilaç hedeflerini belirlemek ve hastalık mekanizmalarını çözmek için tüm metabolik reaksiyonların bir ağ olarak oluşturulması ve bu metabolik ağlardaki önemli düğümlerin bulunması gerekir. Etkileşim veya düzenleyici ağda önemli bir düğüm olarak tanımlanan genler, ilaç hedefleri olarak kullanılmıştır. Önemli düğüm ağlarını tanımlamak için Derece Merkeziliği, Arasındalık Merkeziliği ve Yakınlık Merkeziliği gibi standart grafik ölçümlerini kullanan çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. Bu ölçümler karmaşık ağların topolojisi hakkında yüzeysel bilgi sağlar. Bu yüzden önemli düğümleri tespit etmek için uygun değildir. Düğümlerin önemini ölçmede kümelenme katsayısı ve düğümlerin komşuları gibi temel ağ topolojisi parametrelerini birleştiren yaklaşımlar olsa da önemli düğümleri yine de doğru bir şekilde saptayamazlar. Bu tezde, yeni geliştirilen bir düğüm önemi ölçüsü olan L-değerini insan metabolik ağına önemli bileşikleri ve bunlarla ilişkili genleri belirlemek için uyguladık. Bu yaklaşım, bir düğümün kenar sayısı, o kenarların dâhil olduğu üçgen sayısı ile komşu düğümün kenar sayısını temel almaktadır. Önemli bileşiklerle ilişkili genlerin sadece ağ analizi yoluyla keşfedilebildiğini göstermek için, birkaç farklı kanser türünde ifadesi değişen genlerin (DEG) listesini oluşturduk ve bu liste üzerinden DAVID aracılığıyla gen seti zenginleştirme analizi gerçekleştirdik. Yaklaşımımızın temeli, DEG listesindeki çok önemli bir reaksiyonda yer alan tek genin, bu aday genle aynı yolakta birden fazla gen bulunmaması halinde“zenginleştirilmiş”olarak tanımlanmayacağıdır. Bu yüzden, metabolik ağdaki kritik noktaları etkileyen belirli bir DEG listesinden genleri ortaya çıkarmak için metabolik ağ topolojisi ile DEG analizi birleştirilmelidir. DAVID zenginleştirme analizinde bulunmayan ancak metabolik ağda yüksek L-değerine sahip kritik bileşiklerle ilişkili olan genleri tanımladık. Çıkan sonuçlar doğrultusunda; ifadesi değişen gen listelerindeki zenginleşme göstermeyen genlerin de aslında önemli olabileceği, ifadesi değişen gen analizlerinde ağ topolojisini de göz önüne alan biyokimyasal etkiyi de hesaba katan yaklaşımların fonksiyonel zenginleşme analizi ile gözden kaçan genler belirleyebileceği de gösterildi. Bulgularımız gen ifadesi profil analizinde yeni bir bakış açısı sağlama potansiyeline sahiptir. Yaklaşımımız, standart zenginleştirme temelli yaklaşımlarla daha önce fark edilmemiş olan önemli genleri belirleyebilmiştir. Sonuç olarak, zenginleştirilmemiş ancak kritik öneme sahip genlerin açığa çıkabilmesi için“zenginleştirilmiş gen”yöntemlerine ek olarak farklı yaklaşımlar da kullanılmalıdır.

Özet (Çeviri)

Cellular metabolism embraces elaborate processes which are crucial for the survival of any organism. Understanding the human metabolic system is an important step in enlightening mechanisms of diseases and treatments. After completion of Human Genome Project, human disease studies with holistic approach became prominent which allows analysis of metabolism as a network. Laying out whole metabolic reactions as network and revealing important nodes in metabolic networks has potential to facilitate discovering drug targets and enlightening mechanism of diseases. Genes located in topologically significant points in an interaction or regulatory network have been found to be valuable drug targets. Numerous methods have been proposed to identify significant nodes in networks utilizing standard graph theory measurements such as Degree Centrality, Betweenness Centrality and Closeness Centrality. These measurements provide superficial information about topology of the complex networks and thus are not feasible to detect significant nodes. Although there are various approaches which provide thorough knowledge to measure the significance of nodes by combining fundamental network topology parameters such as clustering coefficient and node neighbourhoods, they fail to accurately identify important nodes. In our thesis, we applied L-value, a recently developed node importance measure, to human metabolic network to identify critical compounds and associated genes. L-value approach considers the total number of triangles in network, degree of nodes and their neighbours. In order to demonstrate that the genes associated with important compounds can be discovered through network analysis only, we gathered differentially expressed genes (DEG) list for several cancer types and then performed gene set enrichment via DAVID web service. The basis of our approach was that single gene in DEG list that is involved in very crucial reaction will not be identified as“enriched”if there are more than few genes are found in same pathway with this candidate gene. Thus, metabolic network topology should be strongly integrated with DEG analysis in order to uncover genes from a given DEG list which affect critical points in metabolic network. We identified genes that are not in DAVID enrichment sets but associated with critical compounds that have high L-value in metabolic network. In line with the results, genes that do not show enriched in DEGs lists may actually be important, and approach that does not only takes network topology into account but also considers the biochemical effect in DEGs analysis can designate genes that are overlooked in functional enrichment analysis. Our findings has potential to provide novel and insightful aspect on gene expression profile analysis. Our approach was able to recover important genes previously undetected by standard enrichment based approaches. As a result, the veil called“enriched gene”is lifted so that not enriched but critically important genes are exposed

Benzer Tezler

  1. Tez No

    333114

    Revealing gene interactions using Bayesian networks

    Gen etkileşimlerinin Bayezyen ağlar ile ortaya çıkarılması

    ŞENOL İŞÇİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyoistatistikBoğaziçi Üniversitesi

    PROF. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK

    YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN OTU

  2. Tez No

    430846

    Bazı asma anaçları ve sultani çekirdeksiz üzüm çeşidinde kuraklık stresine karşı gösterilen fizyolojik ve transkriptomik özelliklerin belirlenmesi

    Determination of physiological and transcritomic responses in some rootstocks and sultani̇ çeki̇rdeksi̇z (Vitis vinifera L.)variety to drought stress

    SEDA SUCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ADEM YAĞCI

    YRD. DOÇ. DR. KUBİLAY YILDIRIM

  3. Tez No

    374979

    Ratlarda kısa dönem hiperhomosisteineminin yol açtığı endotel disfonksiyonu üzerine nebivololün histopatolojik ve biyokimyasal etkileri

    Histopathological and biochemical effects of nebivolol on short term hyperhomocysteinemia induced endothelial dysfunction in rats

    MUSTAFA AHMET HUYUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    KardiyolojiAdnan Menderes Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ AKGÜLLÜ

  4. Tez No

    338870

    A system based approach to understand human disorders using saccharomyces cerevisiae as a model organism

    Hastalıkların mayada sistem bazlı bir yaklaşım ile incelenmesi

    AYÇA CANKORUR ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BETÜL KIRDAR

  5. Tez No

    847213

    Recombinant production and biochemical analysis of 1-deoxy-D-xylulose 5-phosphate reductoisomerase for drug development studies

    İlaç gelıştirme çalışmaları için 1-deoksi-D-selüloz 5-fosfat redüktoizomerazın rekombinant üretimi ve biyokimyasal analizi

    MARIA ORLENCO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK BALIK

    PROF. DR. BJÖRN WINDSHÜGEL

Geri Dön