Geri Dön

Discovering disease-causing genes by network analysis

Hastalığa neden olan genlerin ağ analizi ile bulunması

  1. Tez No: 578715
  2. Yazar: SAMET TENEKECİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZERRİN IŞIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Endocrinology and Metabolic Diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Metabolik bozukluklardaki ortak moleküler mekanizmaların belirlenmesi, erken tanı ve hedefe yönelik ilaç tedavileri için çok önemlidir. Bununla birlikte, metabolik yolakların karmaşıklığı sebebiyle ortak hastalık genlerini ortaya çıkarmayı amaçlayan biyoinformatik çalışmaları sınırlı kalmıştır. Bu bağlamda, metabolik sendrom (MS), tip 2 diyabet (T2D) ve koroner arter hastalığı (KAH) tarafından paylaşılan ortak hastalık genlerini tanımlamak için çoklu biyolojik veri kaynaklarını ve hesaplama yöntemlerini birleştiren bütünleştirici bir biyoinformatik modeli önerdik. 29 hastanın periferik kan gen ifadelerini, STRING ve INet'ten protein-protein etkileşimlerini ve Gen Ontolojilerini birleştirerek her hastalık grubu için ağırlıklı gen ortak-ifade ağları oluşturduk. Farklı parametreler kullanarak oluşturduğumuz 90 hastalık ağını MCL, SPICi ve Linkcomm algoritmalarını kullanarak kümeledik ve hastalık modüllerini tespit ettik. Kümeleme sonuçlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirdikten sonra, en yüksek biyolojik geçerliliği sağlayan ağları üst üste bindirdik ve böylece ortak hastalık modüllerini elde ettik. Analizlerimiz MS–CAD ve T2D–CAD çiftleri için toplamda 22 paylaşılan gen ortaya çıkardı. Dahası, bu 22 genin 19'u daha önceki tıbbi çalışmalarda alakalı hastalıklarla doğrudan veya dolaylı olarak ilişkilendirilmiştir. MS, T2D ve CAD üzerinde yapmış olduğumuz bu bütünleştirici ağ tabanlı gen-hastalık ilişkilendirme çalışması, metabolik ve kardiyometabolik bozuklukların ortak genetik mekanizmaları hakkında potansiyel bilgi arz etmektedir.

Özet (Çeviri)

Identifying the common molecular mechanisms for metabolic disorders is crucial for early diagnosis and targeted drug therapies. However, the bioinformatics studies aiming to reveal shared disease genes remained limited because of the challenges arose from the complexity of the metabolic pathways. In this respect, we suggested an integrative bioinformatics model that combines multiple biological data sources and computational methods to identify shared disease genes in metabolic syndrome (MS), type 2 diabetes (T2D), and coronary artery disease (CAD). We constructed weighted gene co-expression networks for each disease group by integrating peripheral blood gene expression data of 29 subjects, protein-protein interactions from STRING and INet, and Gene Ontologies. We clustered 90 disease networks, which are constructed using different parameters, by using MCL, SPICi, and Linkcomm algorithms and detected the disease modules. After comparatively evaluating the clustering results, we overlapped the networks providing the highest biological validity, and thus we obtained the common disease modules. Our analyses revealed 22 shared genes in total for MS–CAD and T2D–CAD pairs. Moreover, 19 out of these 22 genes are directly or indirectly associated with relevant diseases in the previous medical studies. This integrative network based gene-disease association study on MS, T2D, and CAD offers potential insights into the common genetic mechanisms of the metabolic and cardiometabolic disorders.

Benzer Tezler

  1. Diamond-blackfan anemisi bulunan ve etiyolojisi çözülemeyen hastalarda nadir genetik sebeplerin araştırılması

    Investigation of rare genetic causes in diamond-blackfan anemia patients with unknown etiology

    AYŞE GÜREL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    GenetikHacettepe Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ARDA ÇETİNKAYA

  2. Generation of CRISPR/Cas9-based disease models and investigation of the molecular mechanisms of regeneration in zebrafish

    CRISPR/Cas9 tabanlı hastalık modellerinin üretilmesi ve zebra balıklarında rejenerasyonun moleküler mekanizmalarının araştırılması

    RAMAZAN UĞUR BORA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Genom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE GÜNEŞ ÖZHAN

  3. Allosteric regulation of Dengue virus type-2 protease

    Başlık çevirisi yok

    MÜSLÜM YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    KimyaUniversity of Massachusetts Amherst

    PROF. JEANNE HARDY

  4. Acquisition of liver specific parasites-bacteria-drugs-diseases-genes knowledge from MEDLINE

    MEDLINE makalelerinden karaciğere özgü parazit-bakteri-ilaç-hastalık-gen bilgilerinin elde edilmesi

    PINAR YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Tıbbi BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SAKA

  5. Identification of mirna regulatory pathways in complex diseases

    Kompleks hastalıklarda mirna düzenleyici yolakların belirlenmesi

    İLKNUR MELİS DURASI KUMCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyoistatistikSabancı Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM GÖZÜAÇIK