Bioinformatic analysis and biostatistical modelling of genetic interactions between microbiota and host
Mikrobiyota-konak genetik etkileşimlerinin biyoinformatik ve biyoistatistiksel olarak modellenmesi
- Tez No: 631139
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EFE SEZGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Biostatistics, Bioengineering, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
BiyoistatistikÜsküdar ÜniversitesiMoleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KARAHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU ÖZKAN OKTAY
- 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
2023
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
- 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
2023
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
- 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
2021
BiyoistatistikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR
- 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
2024
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİNÇER GÖKSÜLÜK