Geri Dön

Parkinson hastalığında protein-protein etkileşim temelli ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımlarıyla yeni ilaç hedefi adaylarının belirlenmesi

Identification of novel drug targets for Parkinson's disease by protein-protein interaction based drug repositioning approaches

  1. Tez No: 678203
  2. Yazar: İSA YÜKSEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Nöroloji, Biostatistics, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Parkinson hastalığı (PH), son yıllarda önemi giderek artan bir nörodejeneratif hastalıktır. Özellikle 60 yaş ve üstü popülasyonda görülme oranı % 1 olup, multifaktöriyel bir hastalık olması nedeniyle kesin tedavisinin olmaması bu alandaki önemini artırmıştır. Bu amaçla PH'de önemli bir faktör olan cinsiyetin hücresel düzeyde etkileri araştırılmıştır. Çünkü erkeklerin görülme sıklığı kadınlara göre 1,6-3 kat arasında değişmekte ve semptomları arasında önemli farklılıklar bulunmaktadır. Hücresel etkilerin belirlenmesinde Protein-Protein Etkileşimi (PPE) tabanlı yaklaşımlar kullanılmıştır. Ayrıca bu alanda kullanılan standart insan PPE ağı yerine, bu çalışma kapsamında oluşturulan bölgeye özgü bölmeli PPE ağı kullanılmıştır. Bu yeni ağ yaklaşımıyla, hastalık ve hücre için daha gerçekçi PPE ağlarıyla ifade edilmiştir. Tez çalışamsında kullanılan transkriptom verileri halka açık transkriptom veritabanlarından indirilmiş olup erkek ve dişi bireylerin farklı beyin bölgelerini ve kontrol-PH koşullarını içeren verilerdir. Cinsiyet ve PH'nin etkilerini birlikte analiz etmek için ANOVA karşılaştırma testi kullanılmıştır. Kernel Diffusion Ranking (KDR), Correlation Diffusion Ranking (CDR) gibi yöntemlerle ile ağlar skorlanmış ve KeyPathwayMiner (KPM) algoritması ile hastalıkla ilişkili subnetworkler elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda cinsiyet faktörünün hücresel PPE ağ düzeyindeki etkileri gösterilmiştir. Çalışma kapsamında ortaya konulan transkriptom ve protein-protein etkileşim ağlarının bütünleştirici analizine dayanan hesaplamalı yaklaşım, literatüre yeni bir bakış açısı sunma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of increasing importance in recent years. Its incidence rate is 1% especially in the population aged 60 and over, and because it is a multifactorial disease, the lack of a definitive treatment has increased its importance in this area. The incidence of PD among men varies between 1.6-3 times compared to women, and there are significant differences between their symptoms. Therefore, the effect of gender was investigated in this thesis study at the cellular level. Protein-Protein Interaction (PPI) -based approaches were used to determine cellular effects. In addition, instead of the standard human PPI network used in this field, the region-specific compartmented PPI network created within the scope of this study was used. With this new network approach, more realistic PPI networks for disease and cell have been created. Transcriptome data used in the analysis were downloaded from public databases, and the data include different brain regions and control-PD conditions of male and female individuals. ANOVA comparison test was used to analyze the effects of Gender and PD together. Networks were scored with methods such as Kernel Diffusion Ranking (KDR) and Correlation Diffusion Ranking (CDR), and disease-related subnetwork was obtained with the KeyPathwayMiner (KPM) algorithm. In line with the results obtained, the effects of the gender factor at the cellular PPI network level have been shown. The computational approach introduced within the scope of the study that is based on integrative analysis of transcriptome and protein-protein interaction networks has a high potential to offer a new perspective to the literature.

Benzer Tezler

  1. Genome-scale metabolic modeling of Drosophila melanogaster to unlock Parkinson's disease-related metabolic processes

    Parkinson hastalığıyla ilişkili metabolik süreçlerin aydınlatılması için Drosophila melanogaster'ın genom ölçekli metabolik modellenmesi

    MÜBERRA FATMA CESUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR

    PROF. DR. KİRAN RAOSAHEB PATİL

  2. Parkinson hastalığında nöronal-lipit profili değişimi

    Başlık çevirisi yok

    ELİF KADIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyokimyaAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Biyokimya ve Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TARIK BAYKAL

  3. Computational investigation and modulation of structural and functional properties of proteins for therapeutic purposes

    Protein yapı ve dinamiğinin hesaplamalı yöntemler aracılığıyla incelenmesi ve terapötik amaçlar için modülasyonu

    SAMMAN MANSOOR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Biyofizikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE ŞENSOY

  4. Depresyon ve Parkinson hastalığı için olası yeni bitkisel ilaç aktifi bulunması

    Finding new drug activity from possible new plant for depression and Parkinson disease

    TUĞÇE ULUKÖYLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoteknolojiÜsküdar Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. VİLDAN ENİSOĞLU ATALAY

  5. Probing the arrangement of the conformational ensembles of DnaK

    DnaK nükleotit bağlanma domeninin oluşturduğu konformasyonal popülasyonların araştırılması

    MELİS KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. GİZEM DİNLER DOĞANAY