Geri Dön

Bioinformatic analysis and biostatistical modelling of genetic interactions between microbiota and host

Mikrobiyota-konak genetik etkileşimlerinin biyoinformatik ve biyoistatistiksel olarak modellenmesi

  1. Tez No: 631139
  2. Yazar: FARID MUSA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EFE SEZGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Biostatistics, Bioengineering, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 188

Özet

Genom dizileme teknolojisindeki gelişmeler, mikrobiyoloji çalışmalarında devrim yarattı. Bağırsak mikrobiyotası üzerine yapılan son genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), mikrobiyotanın sağlığımız üzerindeki etkisi hakkında etkileyici sonuçlar ortaya koydu. Bu tez çalışmasında, Drosophila Melanogaster örnekleri ile konağın genotipi ile mikrobiyotası arasındaki ilişkiler biyoenformatik yöntemleriyle araştırıldı. Mikrobiyota verilerinin meta analiz süreci, yeni ve kapsamlı bir mikrobiyom meta-analiz yazılımı olarak programlanan PhyloMAF ile gerçekleştirildi. Elde edilen mikrobiyal bolluk tabloları, mikrobiyom GWAS çalışmasında kullanılan alfa ve filogenetik beta biyo-çeşitlilik ölçümleri kullanılarak analiz edildi. Önemli varyant ilişkileri, post-GWAS aşamasında ayrıca analiz edildi. Bu çalışmanın sonuçları, bazı genomik varyantın biyoçeşitlilik tahminleriyle önemli ölçüde ilişkili olduğunu gösterdi. Tanımlanan varyantlar arasında, çok azının daha spesifik fenotiplerle ilişkili olduğu bulundu. Özellikle folat taşınmasında rol oynayan ve folat malabsorpsiyonuna bağlı genin Proteobacteria ile ilişkili olduğu bulundu. Proteobacteria'nın;, folat sentezinden sorumlu en yüksek sayıda geni içeren birincil şubelerden biri olduğu bulundu. Benzer şekilde, iltihaplı bağırsak hastalığına bağlı insan homolog geni ile bağışıklık fonksiyonuyla ile ilgili sinek geninin Acetobacter cinsiyle ilişkili olduğu tespit edildi. Literatür araştırmasına dayanan bu cinsin, meyve sineğindeki bağışıklık yetersizliğiyle ilişkili olduğu bulundu. Özetle, bu araştırma meyve sineği mikrobiyotası ile ilişkili genetik faktörlerin ilginç bulgularını ortaya çıkardı. Ek olarak, ileriye dönük çalışmalara temel olması açısından bazı kısıtlamalara ve önerilere yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Advances in genome sequencing technology have revolutionized the study of microorganisms. Recent genome-wide association studies (GWAS) on gut microbiota revealed fascinating discoveries about the effect of microbiota on our health. In this thesis, Drosophila Melanogaster samples were used to investigate the associations between the host's genotype and microbiota. The meta-analysis of microbiota data was performed using PhyloMAF, a novel, and comprehensive microbiome meta-analysis framework. The resulting microbial abundance tables were analyzed using alpha and phylogenetic beta bio-diversity metrics, which were used in the microbiome GWAS study. Significant variant associations were further analyzed in the post-GWAS analysis. The results of our study show that several genomic variants are significantly associated with bio-diversity estimates. Among identified variants, few were found to be associated with more specific phenotypes. Particularly, the gene involved in folate transport and linked to folate malabsorption was found to be associated with Proteobacteria. The latter for its part was found to be one of the primary phyla containing the highest number of genes responsible for de-novo folate synthesis. Similarly, the fly gene related to immune function with the human homologous gene linked to the inflammatory gut disease was found to be associated with the Acetobacter genus. This genus based on the literature survey was found to be associated with an immune deficiency in a fruit fly. In summary, this research revealed captivating findings of genetic factors associated with fruit fly microbiota. The limitations and future directions were stated in order to provide the basis for future prospective studies.

Benzer Tezler

  1. Biyoinformatik araçlar kullanılarak epilepsi hastalığı ile ilişkilendirilen epm2a ve nhlrc1 (EPM2B) genlerindeki snp'lerin değerlendirilmesi

    Evaluation of snps in epm2a and nhlrc1 (EPM2B) genes as associate with epilepsy disease using bioinformatic tools

    GÜLSÜM GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikÜsküdar Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARAHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU ÖZKAN OKTAY

  2. Topluluk öğrenme yöntemlerine dayalı bilgisayar destekli tanı sisteminin geliştirilmesi: genomik teknolojileri üzerine uygulaması

    Development of computer-aided diagnosis system based on ensemble learning methods: Application on genomic technologies

    ZEYNEP KÜÇÜKAKÇALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Biyoistatistikİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ

  3. Ağaç tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri ile genomik verilerin sınıflandırılmasına yönelik klinik karar destek sisteminin geliştirilmesi

    Development of a clinical decision support system for classification of genomic data with TREE-based machine learning methods

    İPEK BALIKÇI ÇİÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Biyoistatistikİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAİM YOLOĞLU

  4. Reconstruction and transcriptome based analysis of rat brain-specific genome-scale metabolic network model for parkinson's disease

    Parkinson hastalığı için sıçan beynine özgü genom ölçekli metabolik modelin oluşturulması ve transkriptoma dayalı analizi

    ORHAN BELLUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyoistatistikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR

  5. Açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerine dayalı bilgisayar destekli tahmin modelinin geliştirilmesi: metabolomik teknolojileri üzerine uygulaması

    Development of a computer-aided predictive model based on explainable artificial intelligence methods: application on metabolomics technologies

    FATMA HİLAL YAĞIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyoistatistikİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİNÇER GÖKSÜLÜK