Geri Dön

Machine learning based integration of miRNA and mRNA profiles combined with feature grouping and ranking

Özellik gruplaması ve sıralaması ile birlikte miRNA ve mRNA ekspresyon profillerinin makine öğrenimi tabanlı entegrasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 688971
  2. Yazar: GÖKHAN GÖY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNGÖR
  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: Abdullah Gül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hastalıkların oluşum ve gelişim mekanizmalarını moleküler seviyede anlamak çok önemlidir. Hastalığa yol açan fonksiyonel mekanizmaların açığa vurulması, yalnızca hastalıkların moleküler tanısına değil, aynı zamanda yeni tedavi yöntemlerinin geliştirilmesine de katkıda bulunur. Bugünlerde, teknolojideki ilerlemeler sayesinde moleküler veriler eski zamanların aksine daha ucuz fiyatlarla elde edilebilir. Bu erişime açık verilerin entegre edilmesi, özellikle kanser gibi kompleks oluşum ve ilerleme mekanizması olan hastalıkların moleküler mekanizmalarını anlamak için elzemdir. Bu tezde, kanser hastalarını doğru sınıflandırmak için, mRNA ve mikroRNA verilerini (moleküler seviyede iki tip –omik veri) entegre eden miRcorrNet ve miRMUTINet adında iki adet araç geliştirildi. 11 kanser tipi için, örneklerin mRNA ve miRNA ekspresyon profilleri, The Cancer Genome Atlas'tan indirildi. İki veri tipi, hem Pearson Korelasyon Katsayısı, hem de Ortak Bilgi metrikleri kullanılarak entegre edildi. 100 katlı Monte Karlo Çapraz Doğrulama kullandığımız deneylerimizde, her iki araç için de 99% Area Under the Curve skoru elde ettik. Geliştirilen yöntemler bağımsız veri kümeleri ile de test edildi. Biyolojik doğrulama amacıyla, her kanser tipi için, önemli olduğu belirlenen miRNAlar ve genler listesi üzerinde, fonksiyonel zenginleştirilme analizi gerçekleştirildi. Ayrıca, her kanser tipi için, hastalıklar ile ilgili olduğu düşünülen mRNA ve miRNA'ler literatür validasyonuna tabi tutulmuş ve bulguların dikkate değer olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

It is very important to understand the development and progression mechanisms of the diseases at the molecular level. Revealing the functional mechanisms that cause the disease not only contributes to the molecular diagnosis of the diseases, but also contributes to the development of the new treatment methods. Nowadays, due to the advances in technology, more molecular data can be obtained at cheaper costs, unlike in the past. Integrating these available data is essential to understand the molecular mechanisms of the diseases, especially the ones having complex formation and progression processes such as cancer. In this thesis, to correctly classify cancer patients and cancer free patients, two different bioinformatics tools (miRcorrNet and miRMUTINet) that integrate mRNA and microRNA data (two types of -omic data at the molecular level) have been developed. For 11 cancer types, mRNA and miRNA expression profiles of the samples were downloaded from The Cancer Genome Atlas. These two data types were integrated using both the Pearson Correlation Coefficient and the Mutual Information metrics. In our experiments using 100-fold Monte Carlo Cross Validation, for both tools, 99% Area Under the Curve score have been obtained. The developed tools have also been tested using independent dataset. For biological validation purposes, for each cancer type, functional enrichment analysis is conducted on the identified list of significant miRNAs and genes. Additionally, for each cancer type, the identified mRNAs and miRNAs were subject to literature validation and the findings were noteworthy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    755183

    Aksolotl kol rejenerasyonu alanında mikrobiyota ve transkriptom verisinin madenciliği vasıtasıyla yeni aday biyobelirteçlerin keşfi

    Discovery of novel candidate biomarkers in the field of axolotl limb regeneration through mining of axolotl microbiota and transcriptome data

    MUHAMMED MUSTAFA ÖGDÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Biyoistatistikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Sağlık Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ KÖK

  2. Tez No

    277

    Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  3. Tez No

    234

    Adana ili Ceyhan ilçesi Tatlıkuyu köyünün mekanizasyon varlığı ve işletme maliyetlerinin saptanması üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KABASAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KURTULUŞ TUNCER

  4. Tez No

    39

    Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests

    Başlık çevirisi yok

    KÜRŞAD CEYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI

  5. Tez No

    40

    An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon

    Başlık çevirisi yok

    ŞÖLEN ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN

Geri Dön