Geri Dön

Comparison of Entropy and Ensemble-based feature selection through network analysis of Alzheimers disease-associated variants

Alzheimer ile ilişkili varyantların ağ analizi üzerinden Entropy ve Ensemble bazlı değişken seçiminin karşılaştırılması

  1. Tez No: 720438
  2. Yazar: SEVDA RAFATOV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyoloji, Genetik, Biostatistics, Biology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Alzheimer Hastalığı (AD) , hafıza ve düşünme becerilerini yavaş yavaş yok eden ve sonunda günlük işleri yapma yeteneğini kaybetmeye neden olan karmaşık, ilerleyici ve geri dönüşü olmayan bir beyin hastalığıdır. Grubumuz şu anda, Geç Başlangıçlı Alzheimer Hastalığı (LOAD) vakalarının ayırıcı tanısı için genotipleme ve fenotipleme verilerinin entegre edildiği in-siliko AD modelleri geliştirmektedir. ADNI ve dbGAP tarafından sağlanan ve 5000'den fazla LOAD hastasının genotipleme verilerini içeren dört farklı LOAD veri setinin meta analizi devam etmektedir. Bu çalışmada, entropi ve ensembl modelleme olmak üzere iki farklı yaklaşımla seçilen varyantların biyolojik olarak yorumlanmasını sağladık. İlk olarak, LOAD ile ilişkili varyantlar, genomik konumları, sonuçları, gen ve protein ürünleri ve biyolojik yolakları ile ilişkilendirilmiştir. Öncelik verilen protein kodlama varyantları, ağ, PPI ve zenginleştirme analizinden sonra LOAD ile ilgili biyolojik yollar ile ilişkilerine dayalı olarak deneysel doğrulama için seçilmiştir. 32 varyant için pirosekanslama primerleri tasarlanarak ve pirosekanslama primerleri optimize edilmiştir. 43 LOAD ve 38 sağlıklı katılımcıdan oluşan vaka-kontrol grubunda öncelikli varyantlar için genotiplendirilmiştir. Makine öğrenimi modellerinin, birden çok değişkenin riski belirlediği doğrusal olmayan etkileşimleri göz önünde bulundurarak gizli, yeni ve bilgilendirici örüntüler tanımlanmıştır. Seçilen genler ve proteinler için birbirine bağlı ağların ileri analizleri, AD yatkınlığının moleküler etiyolojisinin altında yatan etkilenen biyolojik yolları tanımlamada yardımcı olabilir. Etkilenen moleküler yolakları anlamak, AD için yeni önleyici terapötiklere yol açabilecek potansiyel nedensel varyantları ortaya çıkarabildiği önerilmektir.

Özet (Çeviri)

Alzheimer's Disease (AD) is a complex, progressive and irreversible brain disorder that slowly destroys memory and thinking skills and eventually loses the ability to do daily tasks. Our group is currently developing in-silico AD models in which genotyping and phenotyping data are integrated for the differential diagnosis Late-On-Set AD (LOAD) cases. Meta-analysis of four different LOAD data sets provided by ADNI and dbGAP, which includes the genotyping data of more than 5000 LOAD patients, is done. In this study, we provided the biological interpretation of the variants selected through two different approaches, namely entropy and ensemble modeling. First, the LOAD-associated variants are annotated for their genomic location, consequence, gene and protein products, and biological pathways. The protein-coding variants prioritized were selected for experimental validation based on their relationship with LOAD-related biological pathways after network, PPI, and enrichment analysis. For 32 variants, pyrosequencing primers were designed, and sequencing primers were optimized. As a part of the study, a case-control group with 43 LOAD diagnosed and 38 healthy participants were formed, and genotyping for the prioritized variants was completed. We have shown that machine learning models capture hidden, new, and informative patterns by considering nonlinear interactions where multiple variants determine the risk. Further analysis of interconnected networks for selected genes and proteins can identify affected biological pathways underlying the molecular etiology of AD susceptibility. Understanding the affected molecular pathways can reveal potential causative variants that lead to novel preventative therapeutics for AD.

Benzer Tezler

  1. Ergenlerde (13-18 yaş) cinsel istismar sonrası immün sistem değişikliklerinin değerlendirilmesi

    The evaluation of the immüne system changes after sexual abuse in adolescents(13-18 year old)

    HAMZA AYAYDIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Allerji ve İmmünolojiİstanbul Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN ABALI

  2. Genç bayan ve erkeklerde göz çevresi antropometrik ölçümlerinin karşılaştırılmalı olarak incelenmesi

    A comparative study of measurements of the soft orbits in young women and men

    MELTEM AÇAR GÜDEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    AnatomiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET UZUN

  3. Fuzûlî'nin Sıhhat u Maraz'ı ile Derviş Siyahî'nin Mecma'-ı Tıbb'ında Ahlât-ı Erbaanın İşlenişi

    Discussing of Ahlat-ı Erbaa at Fuzuli's Sıhhat u Maraz an Derviş Siyahi's Mecma-ı Tıbb

    ÖMER GÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Deontoloji ve Tıp TarihiKırıkkale Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN ELİAÇIK

  4. Serebral palsi'li çocuklarda su içi egzersizlerin spastisite ve motor fonksiyonlar üzerine etkisi

    EFFECTİVENESS OF AQUATİC EXERCİSES ON SPASTİCİTY AND MOTOR FUNCTİONS OF CHİLDREN WİTH CEREBRAL PALSY

    SEVDA ADAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT DÜNDAR

  5. Aktif gürültü giderimi algoritmalarının analizi, gerçekleştirilmesi ve karşılaştırılması

    Analysis, implementation and comparison of active noise cancellation algorithms

    SÜLEYMAN KEREM GÖKALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT EFE