Survival analysis and its applications in identifying genes, signatures, and pathways in human cancers
Gen, im ve yolak saptanmasında sağkalım analizi ve uygulamaları
- Tez No: 703602
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Sağkalım analizi kanser literatüründe yoğun olarak kullanılan bir yöntem olmakla birlikte, ekson ve transkript ifadeleriyle yapılmasının bu yönteme olan etkisi araştırılmaktadır. Ayrıca gen setlerinden kanser sağkalımında etkili olan çok değişkenli gen imleri oluşturma da aktif bir araştırma alanıdır. Ekson ve transkriptlerin ayrımsal ifadesi kanser hücrelerinde normal hücrelere göre sıklıkla gözlemlenen bir olgudur. Kanser sağkalımı için transkriptom boyu etki ve önemi olan ekson ve transkriptler, kanser genom atlası (TCGA) araştırma ağı üzerinden glioblastoma multiforme (GBM), hepatoselüler karsinom (LIHC), mide adenokarsinom (STAD) ve invazif meme karsinomu (BRCA) veri setleri incelenerek belirlenmiştir. Sonrasında ekson agregasyon analizi ile her bir kanser veri seti için önemli olan genler belirlenmiştir; örneğin STAD veri setinde GNA12, LIHC veri setinde AKAP13, BRCA veri setinde RBMXL1 ve CARS1 genleri, vb. Gen seti zenginleştirme analizi (GSEA) ile her bir veri setinden oluşan gen setlerinin farklı zenginleştirme profilleri incelenerek, veri setleri için ortak ve ayrık olmak üzere GO terimleri KEGG yolakları belirlenmiştir. Gen setleri ile çok değişkenli sağkalım analizi için Shiny kullanılarak 33 kanser veri setini içeren TCGA Pan-Kanser (TCGA-PANCAN) üzerinden biri seçilen veri setine özel, diğeri aynı anda birden fazla kanser veri setinde analiz yapabilen için iki farklı uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulamalardan SmulTCan kullanıcının belirlediği bir gen seti ile Cox regresyonu yapabilmekte, ayrıca Cox modeli geçerliliği analizlerinin yanısıra en iyi alt küme belirlemek ve bu alt küme için prognoztik indis hesaplamak için kullanılabilmektedir. Diğer uygulama ClusterHR ise kullanıcı tercihine göre tek veya çok değişkenli Cox regresyonu sonuçları ile kümeleme analizi yapabildiği gibi, ikili kümeleme ve farklı gen setlerinden oluşturulmuş ikili kümeleme sonuçlarını karşılaştırabilmektedir. Uygulamaların nasıl kullanıldığının gösterimi için üç farklı akson sevk etme ligand ve reseptörlerinden oluşan gen seti incelenmiştir. Gösterimler sonucunda prognoz ayrışması sağlayabilen çeşitli risk oranı gen imleri ve prognoztik önemi olan ligand-reseptör çiftleri belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Cancer literature makes use of survival analyses focused on gene expression based on univariable or multivariable regression. However, there is still a need to understand whether a) incorporating exon or isoform information on expression would improve estimation of survival in cancer patients; and b) applying multivariable regression to gene sets would allow to obtain cancer-specific independent gene signatures in cancer. Differential usage of individual exons, as well as transcripts, are phenomena common to cancerous tissue when compared to normal tissue. The glioblastoma, GBM; liver cancer LIHC; stomach adenocarcinoma, STAD; and breast carcinoma, BRCA datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA) were investigated to identify individual exons and transcripts with transcriptome-wide impact and significance on survival. Aggregation analyses of exons revealed the important genes for survival in each dataset, including GNA12 in STAD, AKAP13 in LIHC and RBMXL1 and CARS1 in BRCA. GSEA was applied on gene sets formed from the exon-based analysis, revealing distinct enrichment profiles for each dataset as well as overlaps for certain GO terms and KEGG pathways. In the second focus of this thesis, multivariable analyses on gene sets whose expressions were obtained from UCSC Xena were used to create two Shiny applications: one for dataset-specific analyses and one for analyses across TCGA-PANCAN. The dataset specific SmulTCan application incorporates Cox regression analyses with expressions of input genes of the user's choice. The SmulTCan application contains additional model validation, best subset selection and prognostic analyses. The ClusterHR application performs clustering analyses with Cox regression results, while it can also be used for bicluster identification and comparison. The axon-guidance ligand-receptor gene sets Slit-Robo, netrins-receptors and Semas-receptors were used for demonstrating the apps. Several hazard ratio signatures and best subsets that can differentiate between prognostic outcomes have been identified from the input gene sets, as well as ligand-receptor pairs with prognostic significance.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki fen eğitiminde artırılmış gerçeklik üzerine yapılan çalışmaların analizi
Analysis of studies on augmented reality in science education in Turkey
FATMA AYDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimManisa Celal Bayar ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ŞAŞMAZ ÖREN
- Kalite çemberleri ve konfeksiyon uygulamaları
Başlık çevirisi yok
ŞENOL DALLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BAYRAM YÜKSEL
- Açıkdeniz yapıları çalışanlarına verilen eğitimlere yönelik sistematik bir öğretim tasarım modeli
A systematic instructional design model for training delivered to offshore structures employees
İSMAİL KANDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
- Türk inşaat sektöründeki ana yüklenici firmalarda kalite yönetimi kavramının incelenmesi
A Study abput the qualtiy management process used by main contractors in Turkish construction industry
MEHMET KAYA
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN