Geri Dön

Identification of critical proteins associated with learning process for Down syndrome

Down sendromunda öğrenme sureci ile ilişkili kritik proteinlerin belirlenmesi

  1. Tez No: 648184
  2. Yazar: HANDAN KULAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TAMER DAĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Genetik, Mühendislik Bilimleri, Genetics, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

DS protein profilleri laboratuvarda biyokimyasal teknikler uygulayarak gözlemlenmektedir. Fakat, elde edilen protein listesi uzundur ve listedeki her protein DS ile alakalı değildir. Bu yüzden, DS analizi ve tedavisinde, protein ifade miktarları istatiksel metodlar ve makine öğrenmesi teknikleri uygulayarak analiz edilmektedir. Bu tezde, önceki çalışmalara kıyasla, farklı öndeğerlendirme adımları, özellik seçimi ve sınıflandırma teknikleri, farklı veri setleri için protein altkümeleri belirlenmesi için uygulanmıştır. Bu protein altkümeleri fareleri daha doğru şekilde ayrıştırır. Spesifik DS özelliklerinin kritik yolaklara etki eden bu altkümelerdeki proteinler tek tek analiz edildiğinde, seçilmiş proteinlerin öğrenme ve hafıza, sinyal yolakları, Alzheimer hastalığı, bağışıklık sistemi ve hücre ölümü gibi önemli süreçlerde rol aldığı gözlemlenmiştir. Bu tezde seçilen protein alt kümelerinden DS un farklı semptomlarını anlamak için yararlanılabilinir ve DS tedavisinde etkili ilaçlar geliştirmek için kullanılabilinir.

Özet (Çeviri)

The protein profiles of people with DS are observed by applying biochemical tech niques in laboratory. However, the list of analyzed proteins is long and not all proteins in list are not related to DS. Thus, for the analysis and the treatment of DS, protein expression levels have been analyzed by applying statistical procedures and machine learning techniques. In this thesis, compared to previous works, different preprocessing steps, feature selection and classification techniques are applied to define the subsets of proteins for datasets. These subsets differentiate mice more accurately. When these subsets which affect the critical pathways of specific DS aspects are analyzed, it is monitored that selected proteins have vital roles in the processes, such as apoptosis, learning and memory, signaling pathways, immune sys tem and Alzheimers disease (AD). The subsets of proteins selected in this thesis can be applied to interpret the causes of different symptoms in DS and can be utilized to foster effective drugs for the cure of DS.

Benzer Tezler

  1. A novel tool for the identification of locus-specific chromatin proteins

    Lokusa özgü kromatin proteinleri tamınlanması için yeni bir araç

    ANNA OGMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. NEŞET CEVDET TOLGA EMRE

  2. Deniz ürünlerinin toplam antioksidan kapasitesinin spektroskopik tayini

    Spectroscopic analysis of total antioxidant capacity of seafood products

    ELENUR İMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRSEN ÖZTÜRK

    DOÇ. DR. DİLEK ÖZYURT

  3. Identification of interaction between septin3 and p60-katanin (KATNA1) proteins

    Septin3 ve p60-katanin (KATNA1) proteinlerinin etkileşiminin aydınlatılması

    BURCU SUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Genetikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU KARABAY KORKMAZ

  4. Identification of drug targets towards prostate cancer

    Prostat kanserine yönelik ilaç hedeflerinin tanımlanması

    ELİF ESVAP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyoteknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN

    DOÇ. DR. ELİF ÖZKIRIMLI ÖLMEZ

  5. Meme kanseriyle ilişkili SFRP1 ve AXIN2 genlerine ait SNP'lerin biyoinformatik analizi

    Bioinformatic analysis of SFRP1 and AXIN2 genes SNPs associated with breast cancer

    GÜLŞAH ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikSelçuk Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESMA ERYILMAZ DOĞAN