Geri Dön

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

  1. Tez No: 683066
  2. Yazar: LEMAN NUR NEHRİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN EROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. A probabilistic assessment of the seismic hazard analysis in Iran

    Başlık çevirisi yok

    HAFEZ KEYPOUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERDİK

  2. A probabilistic assessment of the seismic hazard analysis for İstanbul Region

    Istanbul Bölgesi için olasılıksal sismik tehlike analizi

    MİNE BETÜL DEMİRCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZDER ERDİK

  3. 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

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. SEMİH YÜCEMEN

  4. SPT-based probabilistic assessment of seismic soil liquefaction triggering

    SPT-esaslı olasılıksal sismik zemin sıvılaşması tetiklenme değerlendirmesi

    MAKBULE ILGAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL ÖNDER ÇETİN

    PROF. DR. ROBERT EDWARD KAYEN

  5. 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

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ