Geri Dön

Integrative analysis of transcriptome data and cellular networks to reveal molecular interactions of metastasis mechanisms in cancer

Kanser metastasında etkili olan moleküler etkileşimlerin ortaya çıkarılması için transkriptom verisi ve hücresel ağların bütünleşik analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 612193
  2. Yazar: DİLARA UZUNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR, DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR PİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Biostatistics, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Kanser, 21. yüzyılda ölüme sebep olan hastalıkların en önemlilerinden biridir. Fakat kanser hastalarının ölüm nedeni çoğunlukla birincil tümörler değil, hastalığın başlamasından yıllar sonra bile ortaya çıkabilen metastatik tümörlerdir. Bu metastatik tümörler ana tümörden daha agresiftir ve hastaların hayatta kalma sürelerini önemli oranda düşürmektedir. Kanserde hücrenin işleyişindeki mekanizmalar bozularakhücrenin kontrolsüz bölünmesine sebep olur. Bu sebeple, kanser tedavileri bu sebeple bölünen hücreleri öldürmeyi hedeflemektedir. Metastatik hücreler ise ana tümörden ayrıldıktan sonra“uyku hali”denilen bir duruma girerek bölünmelerini yıllarca durdurabilir ve sonrasında hastalığın nüks etmesine sebep olabilirler. Bu sebeple klasik tedaviler ile öldürülememektedirler. Bahsi geçen metastaz öncesi uyku halindeki hücrelerin hücre içi mekanizmalarının çözülmesi, kanser nüks etmeden tamamen tedavi edilebilmesi için büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda, hücre içindeki mekanizmaların aydınlatılması için transkriptom verilerinin genom çaplı etkileşim ağlarına haritalanarak anlamlı değişen genlerce zengin alt-ağların bulunması literatürde çokça uygulanan bir sistem biyolojisi yöntemidir. Bu kapsamda, literatürden seçilen 7 insan ve 3 fare verisetinin kanser uyku hali ve kanser durumlarını içeren transkriptomik verileri protein etkileşim ağlarına ve gen regülasyon ağlarına haritalanarak anlamlı değişen genlerce zengin alt-ağlar bulunmuştur. Bu analizler için KeyPathwayMiner ve BioNet araçları kullanılmıştır. Elde edilen alt-ağlardaki genler, farklı verisetlerinden elde edilen protein etkileşim alt-ağları ve gen-regülasyon alt-ağlarında bulunma sayılarına göre skorlanmıştır. Bu skorlamada yüksek skorlu genler tespit edilerek kanser uyku hali mekanizmasında önemli role sahip genler tahmin edilmiştir. Son olarak elde edilen bu genleri hedef alan ilaçlar DrugBank veritabanı kullanılarak ilaç yeniden konumlandırma çalışması ile belirlenmiştir. Sonuçlar, kanser uyku halinde rol alan hücre içi mekanizmaların aydınlatılmasına ve uyku halindeki kanser hücrelerini hedefleyen yeni ilaç hedeflerinin bulunmasına katkı sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

Cancer is one of the most common diseases, in 21th century cause death. However, the main cause of death in cancer is not the primary tumor, it is the metastatic tumors that can appear even after decades of primary tumor. Metastatic tumors are more agressive than primary tumors, and they significantly decrease the survival time of the patients. In cancer, the functioning mechanisms of cell are disrupted, causing uncontrolled division of the cells. Therefore, conventional cancer treatments aim to kill dividing cells. Metastatic cells, after separation from the primary tumor, enter a state called“dormancy”, where they may stop their division for years and then cause the relapse of disease. Consequently, dormant tumors can not be destroyed with conventional therapies. Discovery of intracellular mechanisms of the pre-metastatic dormant cells has a great importance for the complete treatment of cancer without recurrence. In recent years, mapping of transcriptome data on genome-wide interaction networks to illuminate the mechanisms within the cell is a widely used system biology method in the literature. In this study, transcriptomic data of 7 human and 3 mouse datasets selected from the literature including dormancy and cancer states were mapped to protein-protein interaction networks and gene-regulatory networks to extract subnetworks that are enriched in significantly changed genes. KeyPathwayMiner and BioNet tools were used for these analyses. The genes in the obtained subnetworks were scored based on their number of presence in the protein-protein interaction subnetworks and gene-regulatory subnetworks obtained from each dataset. The genes with high scores have been estimated to have an important role in cancer dormancy mechanism. Finally, drugs that target these important genes were identified through DrugBank-based drug repositioning analysis. The results will contribute to the elucidation of intracellular mechanisms involved in cancer dormancy and to discovery of new drugs to target dormant tumor cells.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    255883

    Comparative analysis of teafs and NP analysis to integrate interactome and transcriptome data to reveal response to C-pulse in Saccharomyces cerevisiae

    Etkileşim ve anlatım verisinin bütünleştirilmesi yöntemleri olan teafs ve NP analizi ile Saccharomyces cerevisiae?nin glikoz vurumuna tepkisinin karşılaştırmalı analizi

    MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. BETÜL KIRDAR

  2. Tez No

    661476

    Bayesian networks for omics data analysis in hepatocellular carcinoma single-cell sequencing

    Hepatosellüler karsinomun tekil hücre diziliminde omiklerin veri analizi için Bayes ağları

    MUNTADHER ZAHID JIHAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    GenetikHacettepe Üniversitesi

    Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İDİL YET

  3. Tez No

    413448

    Systematic and integrative analysis of breast cancer and other associated diseases using transcriptome data and interactome networks

    Meme kanseri ve ilişkili hastalıkların transkriptom verileri ve interaktom ağları kullanılarak sistematik ve bütüncül analizi

    KÜBRA KARAGÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyomühendislikMarmara Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA

  4. Tez No

    678203

    Parkinson hastalığında protein-protein etkileşim temelli ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımlarıyla yeni ilaç hedefi adaylarının belirlenmesi

    Identification of novel drug targets for Parkinson's disease by protein-protein interaction based drug repositioning approaches

    İSA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyoistatistikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR

  5. Tez No

    678192

    Integrative analysis of multi-cellular genome-scale metabolic networks with cell type specific transcriptome data predicted by deconvolution algorithms: Application to Parkinson's disease

    Dekonvolusyon algoritmalarıyla tahmin edilen hücre tipine özgü Parkinson hastalığı transkriptom verilerinin çok hücreli genom ölçekli metabolik ağa haritalanması

    KADİR KOCABAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyomühendislikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR

Geri Dön