Discovering disease-causing genes by network analysis
Hastalığa neden olan genlerin ağ analizi ile bulunması
- Tez No: 578715
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZERRİN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Endocrinology and Metabolic Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
GenetikHacettepe ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARDA ÇETİNKAYA
- 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
2024
BiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiGenom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE GÜNEŞ ÖZHAN
- 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
2011
Tıbbi BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SAKA
- Identification of mirna regulatory pathways in complex diseases
Kompleks hastalıklarda mirna düzenleyici yolakların belirlenmesi
İLKNUR MELİS DURASI KUMCU
Doktora
İngilizce
2018
BiyoistatistikSabancı ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM GÖZÜAÇIK