A probabilistic assessment of SARS-CoV-2 host interactions in the context of meta-community and urban ecology
Meta-topluluk ve kentsel ekoloji bağlamında SARS-CoV-2 konak etkileşimlerinin olasılıksal bir değerlendirmesi
- Tez No: 683066
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN EROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Koronavirüs hastalığı 2019 (COVID-19), ilk olarak Aralık 2019'da Çin'in Wuhan kentinde tespit edilen ve devam eden bir pandemidir. COVID-19, yakın temas yoluyla yayılan şiddetli akut solunum sendromu koronavirüs 2'den (SARS-CoV-2) kaynaklanır. SARS-CoV-2'nin bulaşması, virülansı ve bağışıklık tepkisi üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Virüsün hücre içi etki mekanizması ve çeşitli konak etkileşim yolları da bilinmektedir. Ayrıca virüsün mutant tipleri ile ilgili birçok çalışma bulunmaktadır. Ancak, virüsün en önemli yapısal proteinlerinden biri olan Spike proteininin farklı mutantlarının mikrobiyal konak etkileşimleri ile ilgili herhangi bir çalışma bulunamamıştır. Bu protein, virüsün hücreye girmesini sağlar ve aşı çalışmalarının ana hedefidir. Bu çalışmada, Spike protein varyantları ile bağırsak mikrobiyotasının bakterileri arasındaki etkileşimler, olasılıksal bir programlama dili (PPL) olan WebPPL ile analiz edilmiştir. Küçük veri setlerinden çıkarım yapabilen açıklayıcı ve generatif bir dil olduğu için bu dil tercih edilmiştir. Ayrıca, üç Spike protein mutantı ve iki SARS-CoV-2 varyantının bağırsak mikrobiyotası ile ilişkisi araştırılmıştır. Sonuç olarak, farklı bağırsak mikrobiyal kompozisyonlarına sahip konaklarda Spike proteininin farklı varyantlarının mevcut olduğu bulunmuştur. Mikrop etkileşimleri çok dinamik sistemler olduğu için laboratuvar uygulamaları maliyetli, zaman alıcı ve mikrobiyal etkileşim çalışmaları zordur. Bu çalışmanın, laboratuvar ortamları için virüs varyantları ve mikrobiyomlar arasındaki etkileşim uygulamalarına yardımcı olması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an ongoing pandemic that was detected in Wuhan, China, in December 2019 and spread all around the world. COVID-19 is caused by Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which spreads through close contact. Many studies have been conducted on the transmission, virulence, and immune response of SARS-CoV-2. The intracellular mechanism of action of the virus and various host interaction pathways are also known. In addition, there are many studies on the mutant types of the virus. However, no study has been found on the microbial host interactions of the specific mutants of the Spike protein, which is one of the most important structural proteins of the virus. This protein allows the virus to enter the cell and is the main target of the ongoing vaccine studies. In this study, interactions between Spike protein variants and bacteria of gut microbiota were analyzed with a probabilistic programming language (PPL), WebPPL. It is preferred since it is an expressive and generative language that can infer from small data sets. The relationship between the three Spike protein mutants and the two SARS-CoV-2 variants with the intestinal microbiota was also investigated. As a result, it was found that different variants of Spike protein exist in the hosts that have dissimilar intestinal microbial compositions. Because of the fact that the microbe interplays are very dynamic systems, laboratory applications turn to be quite costly, time-consuming, and difficult in microbial interaction studies. This study is expected to be helpful for the applications of interactions between virus variants and microbiomes for laboratory environments.
Benzer Tezler
- A probabilistic assessment of the seismic hazard analysis in Iran
Başlık çevirisi yok
HAFEZ KEYPOUR
Yüksek Lisans
İngilizce
1992
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERDİK
- A probabilistic assessment of the seismic hazard analysis for İstanbul Region
Istanbul Bölgesi için olasılıksal sismik tehlike analizi
MİNE BETÜL DEMİRCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZDER ERDİK
- A Probabilistic assesment of load and resistance factors for reinforced concrete beams considering the design practice in Türkiye
Türkiye'deki tasarım uygulamaları göz önünde tutularak betonarme kirişler için yük ve dayanım katsayılarının istatistiksel yöntemlerle belirlenmesi
AHMET MURAT KÖMÜRCÜ
- SPT-based probabilistic assessment of seismic soil liquefaction triggering
SPT-esaslı olasılıksal sismik zemin sıvılaşması tetiklenme değerlendirmesi
MAKBULE ILGAÇ
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ÖNDER ÇETİN
PROF. DR. ROBERT EDWARD KAYEN
- A probabilistic dynamic security assessment of large power systems using artificial neural networks
Büyük güç sistemlerinin yapay sinir ağları kullanarak olasılıksal dinamik güvenliğinin değerlendirilmesi
SEVDA JAFARZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ