Geri Dön

An integrative gene-expression analysis of axolotl limb wound healing and regeneration

Aksolotl yara iyileşmesi ve rejenerasyonunun integratif gen ekspresyon analizi

  1. Tez No: 566814
  2. Yazar: MUSTAFA SİBAİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYD PARLAYAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyoloji, Genetik, Biostatistics, Biology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Aksolotl, üstün rejeneratif ve hasarsız yara iyileşme kabiliyeti sergileyen, kaybedilen ve zarar görmüş olan bir uzvu tamamen ve etkin bir şekilde iyileştiren ürodele amfibilerinin bir üyesidir. Aksolotl yakın zamanda rejeneratif biyoloji ve tıp alanlarında güçlü bir deneysel model olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bazı çalışmalarda, aksolot uzuvunun rejeneratif ipuçlarını topluca açığa çıkarmak için yüksek verimli, omik tabanlı yaklaşımlar kullanılmıştır. Mikrodizi analizi ve RNA sekanslama teknolojileri, rejenere olan uzuvun farklı fazlarında diferansiyel olarak eksprese edilen (DE) genleri tespit etmek için en yaygın kullanılan transkriptomik araçlardır. Her ne kadar bu çalışmalar ile rejeneratif süreçte yer alan birçok önemli gen ve yolak bulunmuş olsa da, elde edilen sonuçlar, farklı laboratuarların çalışma tasarımları nedeniyle deneylerinin istatistiksel gücünü zayıflatıp sonuçların tutarlılığını etkileyebilmektedir. Bu tezin amacı bu istatistiksel açığı kapatmak için, halka açık mikroarray ve RNA-Seq aksolotl verilerinin bütünleştirici bir analizini yapmaktır. Analiz için üç biyolojik grup tasarlanmıştır; kontrol grubu (sağlam doku), yara iyileşme grubu (amputasyondan sonra yaklaşık 50 saate kadar) ve rejeneratif grup (amputasyon sonrası 50 saat ile 28 gün arası). Mikroarray ve RNA-Seq verilerinin bütünleştirici analizini ayrı ayrı yapmak için çapraz platform normalleştirme (birleştirme) yöntemi seçilmiştir. DE analizi, her iki teknolojiden veri işlendikten sonra R / Bioconductor“limma”paketi kullanılarak ayrı ayrı gerçekleştirildi. Yapılan karşılaştırmalarda sırasıyla, yara iyileşmesi grubu vs. kontrol de 91 gen, rejeneratif grup vs. kontrol grubunda 351 gen, ve rejeneratif grup vs. yara iyileşmesi grubunda 280 gen istastiksel olarak kuvvetli anlamlı bulunmuştur (düzeltilmiş p değeri; p

Özet (Çeviri)

Axolotl is a member of the urodele amphibians that exhibits extraordinary regenerative and scarless wound healing capabilities, fully restoring a lost limb as well as efficiently healing a damaged one. Axolotl has recently been used as a powerful experimental model for the fields of regenerative biology and medicine. Several studies have employed high-throughput, omics-based approaches to uncover the regenerative cues of the axolotl limb en masse. Microarrays and RNA-Sequencing technologies have been the most commonly used transcriptomic tools for detecting differentially expressed (DE) genes in different phases of the regenerating limb. Although those studies have found many important genes and pathways that are implicated in the regenerative process, the obtained results may lack sufficient consistency due to study designs originating from different labs, which undermines the statistical power of their experiments. Therefore, to bridge this statistical gap, the aim of this thesis was to perform an integrative analysis of publicly available microarray and RNA-Seq data from Axolotl limb samples having comparable study designs. Three biological groups were conceived for the analysis; control group (intact tissue), wound healing group (up to around 50 hours post amputation), and regenerative group (from 50 hours to 28 days post amputation). Cross-platform normalization (merging) method was selected for separately performing the integrative analysis of microarray and RNA-Seq data from Axolotl limb samples. Differential expression analysis was separately carried out using the R/Bioconductor“limma”package after processing data from both technologies. We found 91 genes, 351 genes, and 280 genes as the top DE genes which showed adjusted p

Benzer Tezler

  1. Akciğer kanserinde omik veri tabanlı analizler ve biyobelirteçlerin araştırılması

    Omics data-based analysis and investigation of biomarkers in lung cancer

    AYŞE CANER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Moleküler TıpEge Üniversitesi

    Sağlık Biyoinformatiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK ORDİN

  2. Discovering regulatory non-coding RNA interactions

    Düzenleyici kodlanmayan RNA etkileşimlerinin keşfi

    GÜLDEN OLGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK

    YRD. DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN

  3. Kanser genetiği veritabanı oluşturulması ve biyoinformatik araçlarına entegrasyonu ile yeni kanser veri setlerinin analizi

    Developing cancer genomic database and analyzing cancer datasets with integrating bioinformatic tools

    MEHMET KEMAL SAMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SAKA

  4. 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

  5. Metabolism-oriented multiomics data integration

    Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu

    AYCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ ÇAKMAK