Geri Dön

Mikrobiyomu oluşturan taksonomik ünitelerin ağ analizi ile incelenmesi

A study of taxonomic units forming microbiology by network analysis

  1. Tez No: 616037
  2. Yazar: BURAK TAYLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Metagenomik, mikrobiyota, ağ analizi, LASSO algoritması, Metagenomics, microbiota, network analysis, LASSO algorithm
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Dizileme teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte üretilen verilerin analizi için hesaplama metodları da hızla gelişme göstermiştir. Biyoinformatik alanındaki çalışmalarda gen düzenleyici ağ metodları yaygın olarak kullanılmaktadır. Gen düzenleyici ağ metodları hastalık tanı ve tedavisi, ilaç tasarımı gibi birçok biyoloji alanında kullanımaktadır. Söz konusu ağları oluşturmak için çok sayıda yazılım bulunmaktadır. Açık kaynaklı bir yazılım olan Cytoscape bu alandaki en yaygın yazılımdır. Cytoscape yazılımındaki uygulama modülleri sayesinde oluşturulan bir ağın detaylı analizi yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, öncelikli olarak hastalıklı ve sağlıklı grupların Lasso Regresyon yöntemi ile korelasyon analizi yapıldı ve Cytoscape programında ağ oluşturuldu. Cytoscape uygulamaları olan Mcode ve cytoNCA modülleri ile oluşturulan ağların içsel yapıları elde edildi. Yapılan analizler sonucunda sağlıklı ve hastalıklı guruplardaki mikroorganizmaların kendi içlerinde birbirleri ile yüksek derecede etkileşimli ve farklı oldukları tespit edildi. Bu farklılık korelasyon, histogram, temel bileşenler analizi ile görselleştirilerek gösterildi. Bu çalışmada Lasso regresyon yöntemini uygulayarak mikrobiyom ağ yapılarının ortaya konulabileceği ve bu yapıların hastalık-sağlık fenotiplerinde farklı özelliklerde ağ modelleri oluşturduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Along with the development of sequencing technologies, the computational methods for the analysis of high-troughput generated data is in a trend of rapid development. In the field of bioinformatics, gene regulatory network methods are widely used. Gene regulatory network methods are used in disease diagnosis and treatment, drug design, and in many other biological fields. There are several software packages to generate an interaction network. Cytoscape, an open source software, is the most widely used software in this area. The application modules of Cytoscape software enable a detailed analysis of a network created. In this thesis study, primarily diseased and healthy groups were analyzed by Lasso Regression method and their interaction networks were created in Cytoscape program. The intrinsic properties of these networks were explored using Cytoscape applications, Mcode and cytoNCA modules. As a result of the analyzes conducted, it was determined that microbial organisms were highly interacting in healthy and diseased microbiota and they form distinct dynamics. These differences were visualized by correlation, histogram, principal components analysis representations. This study shows that Lasso regression is capable of revealing microbiome interaction networks, and these networks exhibit distinct characteristics in healthy and disease phenotypes.

Benzer Tezler

  1. Metaproteomic analysis of barley germination regime under the influence of increased temperature

    Arttırılmış sıcaklık etkisi altında arpa çimlenme rejiminin metaproteomik analizi

    ELİF GÖKSU KIZILYAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyokimyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİDEM BALKANLI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FLORİAN WEİLAND

  2. Habitat farklılıklarının rattus rattus bağırsak mikrobiyotası üzerine etkilerinin moleküler tanımlama teknikleri ile analizi (Rodentia: Muridae)

    The analysis of the effects of habitat differences on rattus rattus gut microbiota using molecular identification techniques (Rodentia: Muridae)

    UYGAR KABAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BiyoteknolojiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA YAĞCI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAFİG GURBANOV

  3. Discovery of novel enzymes using proteomic approaches

    Proteomik yaklaşımlar kullanılarak yeni enzimlerin keşfi

    MERVE ÖZTUĞ KILINÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER

    DOÇ. DR. MÜSLÜM AKGÖZ

  4. Microbiome data analysis using compositional data approach

    Bileşimsel veri yaklaşımı kullanarak mikrobiyom veri analizi

    ASLI BOYRAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyoistatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYBAR CAN ACAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU

  5. Valorization of black chokeberry waste as a potential source of bioactive compounds: Their identification, microencapsulation and impact on the human gut microbiota

    Biyoaktif bileşiklerin potansiyel bir kaynağı olarak siyah aronya atığının değerlendirilmesi: Tanımlanması, mikrokapsüllenmesi ve insan bağırsak mikrobiyotasi üzerindeki etkisi

    GİZEM ÇATALKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN