Dört farklı kansere ait transkriptom verisinin in silico karşılaştırılması ve pankreas kanserine özgü biyobelirteç adaylarının belirlenmesi
In silico comparison of transcriptomic data of four different cancers and determination of specific biomarker candidates for pancreatic cancer
- Tez No: 661493
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEREN SUCULARLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Onkoloji, Oncology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoinformatik Ana Bilim Dalı (Disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Pankreas kanseri en yaygın görülen kanserler arasında dünyada on birinci sırada yer almaktadır. Kanser ilişkili ölümlerde ilk üç sırada yer alan akciğer, kolon ve mide kanserlerinin beş yıllık sağkalımı sırasıyla %19, %65 ve %20 iken yedinci sırada yer alan pankreas kanserinde bu oranın %9 olması pankreatik tümörleri en ölümcül neoplazmlardan birisi yapmaktadır. Literatürde bildirildiği üzere pankreas kanserinde rol oynayan temel mutasyonlar ve bozulan sinyal yolakları tanımlanmıştır. Ancak pankreas kanserinin diğer epitel kanserlerden daha agresif ve metastaz eğilimli olmasında rol oynayan pankreas spesifik moleküler hedefler hakkında yeterli veriye rastlanmamıştır. Ayrıca pankreas kanserinde yeni tedavi hedeflerine ve prognostik/prediktif biyobelirteç tanımlanmasına da ihtiyaç duyulmaktadır. Önerilen tez çalışmasında bu ihtiyaçlar göz önüne alınarak, pankreas kanserini çalışmada incelenen diğer epitelyal kanserlerden daha ölümcül statüye taşıyan gen ifade değişimlerinin tespit edilmesi ve bu genlerin rol aldığı biyolojik süreçlerin incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmamız kapsamında pankreas kanseri, akciğer kanseri, mide kanseri ve kolon kanseri transkriptom verileri analiz edilerek in silico karşılaştırılmıştır. Pankreas kanserine özgü ifadesi anlamlı değişen genlerin rol aldığı biyolojik süreçler ve sağkalım üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Çalışmamızın sonucunda pankreas kanserinde metabolizma, immünite, hücre ölümü süreçleri ve metastatik karakterde rol oynayan on dört gen biyobelirteç adayı olarak saptanmıştır. Biyobelirteç adaylarının literatür taramasının bulgularımızı destekler nitelikte olması tez çalışmamızın tasarımında, analiz yaklaşımlarında ve kullanılan araçların seçiminde uyguladığımız metadolojik yaklaşımın başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Pancreatic cancer is the 11th most common cancer worldwide. Five-year survival of lung, colon and stomach cancers, which are the top three in cancer related deaths, are 19%, 65% and 20%, respectively. Although pancreatic cancer ranks seventh in cancer related deaths, it is one of the deadliest neoplasms because of the 9% five-year survival rate. Basic mutations that play roles in pancreatic cancer and distrupt signaling pathways have been described in the literature. However, pancreas cancer specific molecular targets, which contribute to aggressive and metastatic predisposition of pancreatic cancer than other epithelial cancers, have not been described in detail. In addition, new treatment targets and prognostic/predictive biomarkers for pancreatic cancer are essential. Considering these, in this proposed thesis study, it is aimed to determine the gene espressions that drive pancreatic cancer more lethal status than other epithelial tumors and to investigate the biological processes involving these genes. In our study, transcriptome data from pancreatic cancer, lung cancer, gastric cancer and colon cancer were analyzed and compared in silico. The roles of differentially expressed genes in pancreatic cancer on biological processes and survival were investigated. As a result of our study, fourteen genes that play multiple roles in metabolism, immunity, cell death processes and metastatic character in pancreatic cancer were determined as candidates for biomarkers. The fact that the literature review of the biomarker candidates supports our findings shows that the methodological approach we applied in the design of our thesis, analysis approaches and selection of the tools used was successful.
Benzer Tezler
- Identification of expression levels of transcripts in tumors and tumor microenvironment and investigation of their relationship to clinical characteristics in diagnostic mantle cell lymphoma cases
Tanısal mantle hücreli lenfoma olgularında tümör ve tümör mikroçevresindeki transkript ifadelerinin tüm transkriptom analizleri aracılığıyla belirlenmesi ve klinik karakteristiklerle ilişkilerinin araştırılması
ESRA ESMERAY SÖNMEZ
Doktora
İngilizce
2024
BiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiGenom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN KÜÇÜK
- TP53 META: A webtool to visualize effects of TP53 modulators and mutations on expression profiles with a focus on breast cancer
TP53 META: TP53 modülatörleri ve mutasyonlarının meme kanseri odağında gen ifade profillerine etkilerini görselleştiren bir web aracı
ABDUL MOIZ AFTAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI
- Memenin fibroepitelyal tümörlerinin ayırıcı tanısında CD44, CD166, TERT ve Ki-67'nin yeri
The role of CD44, CD166, TERT and Ki-67 in the differential diagnosis of fibroepithelial tumors of the breast
ALİ KUBİLAY KOLİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Patolojiİstanbul ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMEN ÖNDER
- ECM-guided ıntegrative network modeling for patient stratification
ECM yönlendirmeli entegre ağ modellemesiyle hasta siniflandirmasi
ASLI DANSIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
BiyolojiKoç ÜniversitesiBiyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE ÖZTÜRK
- Targeting bag-1S/C-raf interaction for therapeutic intervention in cancer
Bag-1S/C-raf etkileşiminin kanserde terapötik bir yaklaşım olarak kullanılmak üzere hedeflenmesi
ÖZGE TATLI
Doktora
İngilizce
2022
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY