Geri Dön

Ranking cancer drivers via betweenness-based outlier detection and random walks

Kanser sürücü genlerinin arasındalık bazlı aykırılık tanımı ve rastgele yürüyüşle tespiti

  1. Tez No: 671144
  2. Yazar: AISSA HOUDJEDJ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CESİM ERTEN, DOÇ. DR. HİLAL KAZAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Son yıllardaki kanser genom çalışmaları yüksek sayıda kanser genomu için detaylı moleküler veri üretmiştir. Ortaya çıkan önemli bir problem bu verileri kullanarak kanser sürücü genleri tespit etmektir. Bu tezde, genomik veriyi protein-protein etkileşim ağlarıyla birleştirerek kanser sürücü genleri tespit eden BetweenNet isimli işlemsel bir yöntem önerilmektedir. BetweenNet, hastaya özgü oluşturulmuş ağları arasındalık merkeziliği tabanlı bir metrik ile inceleyerek etkinliği değişmiş aykırı genleri bulmaktadır. Mutasyona uğramış genlerle etkinliği değişmiş genlerin arasındaki ilişkileri iki parçalı bir çizgede tanımlayıp, bu çizgede rastgele yürüyüş algoritması uygulayarak mutasyona uğramış genleri sürücülük potansiyeline göre sıralamaktadır. BetweenNet yöntemi varolan benzer yöntemlerle akciğer, meme ve pan-kanser verileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Değerlendirmelerimiz BetweenNet'in bilinen kanser genlerini bulmada daha başarılı olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bilinen kanser genleriyle BetweenNet tarafından sıralanan genlerin Gene Ontology terimleri ve referans ağlar bakımından birbiriyle önemli derecede örtüştüğü tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recent cancer genomic studies have generated detailed molecular data on a large number of cancer patients. A key remaining problem in cancer genomics is the identification of driver genes. We propose BetweenNet, a computational approach that integrates genomic data with a protein-protein interaction network to identify cancer driver genes. BetweenNet utilizes a measure based on betweenness centrality on patient specific networks to identify the so-called {\it outlier genes} that correspond to dysregulated genes for each patient. Setting up the relationship between the mutated genes and the outliers through a bipartite graph, it employs a random-walk process on the graph, which provides the final prioritization of the mutated genes. We compare BetweenNet against state-of-the art cancer gene prioritization methods on lung, breast, and pan-cancer datasets. Our evaluations show that BetweenNet is better at recovering known cancer genes based on multiple reference databases. Additionally, we show that the Gene Ontology terms and the reference pathways enriched in BetweenNet ranked genes and those that are enriched in known cancer genes overlap significantly when compared to the overlaps achieved by the rankings of the alternative methods.

Benzer Tezler

  1. A computational approach for prioritization of patient-specific cancer drivers

    Başlık çevirisi yok

    AHMED AMINE TALEB BAHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CESİM ERTEN

    DOÇ. DR. HİLAL KAZAN

  2. Acil servise araç içi trafik kazası nedeniyle başvuran hastalarla motosiklet kazası ile başvuran hastaların maliyet açısından karşılaştırılması

    Cost comparison of patients admitting to emergency department with car accidents and patients admitting with motorcycle accidents

    ÖMER FARUK TÜRKOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR CANDER

  3. Investigation of the effects of SUMO modification on two critical proteins: A pathogenic NEK1 mutant that drives ALS pathogenesis and the CRISPR-associated CAS9 protein

    SUMO modifikasyonunun iki kritik protein üzerinde etkilerinin incelenmesi: ALS patojenezine sebep olan patojenik NEK1 mutantı ve CRISPR ile ilişkili CAS9 proteini

    TUNAHAN ERGÜNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyokimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ RİZA UMUT ŞAHİN

  4. Therapeutic and diagnostic applications of extracellular vesicles

    Hücre dışı keseciklerin terapötik ve diagnostik uygulamaları

    TAMER KAHRAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Allerji ve İmmünolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN GÜRSEL

    DOÇ. DR. MAYDA GÜRSEL

  5. Kolonik hiperplastik ve adenomatöz polipler ile kolonik karsinomlarda immünhistokimyasal olarak CD44 ve LGR5 ekspresyonu ve karsinogenezisdeki rolü

    The immunohistochemical expression of CD44 and LGR5 in colonic hyperplastic and adematous polyps and colon carcinoma and role of them in carcinogenesis

    DİLARA YILDIZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    PatolojiKırıkkale Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. MAHİ BALCI