Classification of microRNA-disease associations and microRNA-species associations based on k-mer sequence representation
K-mer sekans gösterimine dayalı microRNA-hastalık ilişkilerinin ve microRNA-tür ilişkilerinin sınıflandırılması
- Tez No: 736211
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Genetik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology, Genetics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Düzensiz gen ekspresyonu, çeşitli hastalıkları beraberinde getirir ve mikroRNA'nın (miRNA) düzensizliğinin, hastalık gelişimi ve hücresel fizyoloji üzerinde geniş bir etkisi vardır. Bu nedenle miRNA'lar, insan hastalıklarıyla ilgili çeşitli temel ve önemli biyolojik süreçlerde önemli roller oynar. Birçok insan hastalığında miRNA'ların işlevindeki değişiklikler hakkında birçok araştırma yayınlanmıştır. Hesaplamalı yöntemler, potansiyel miRNA-hastalık ilişkilerini saptamak açısından birçok kaynak ve zaman gerektiren geleneksel ıslak laboratuvar deneylerini tamamlayıcı bir süreç olarak hizmet eder. Ayrıca, bilinmeyen bir miRNA'nın en olası türlerine atanmasına izin veren yeni bir yaklaşım sunmaya ihtiyaç vardır. Yeni verileri filtrelemenin kolay bir yolu, yeni miRNA'nın köken aldığı bilinen türlere olan maksimum mesafenin altında sınıflandırılmasını sağlamak olabilir. Bu tezde, miRNA'ları k-mer sekans gösterimleri ile betimleyerek ve makine öğrenme metodolojilerini kullanarak miRNA-hastalığı ve miRNA-tür ilişkilerini tanımlamak için bir hesaplama modeli önerilmiştir. Yaklaşımımızın farklılıkları, miRNA depolama bilgilerinin dizileriyle ilişkili hastalıkları ve türleri ortaya çıkarmamızdır. Bu, miRNA'ların kimyasal bileşikleri ve bunların farklı türler ve hastalıklarla ilişkileri hakkında bir soru ortaya koyar. Bu çalışma ile ortaya çıkan yeni hastalık-hastalık ve tür-tür ilişkileri birçok farklı tür ve hastalık için hesaplanabilmekte, bu yaklaşımlar tür ve hastalık sınıflandırmasını geliştirebilmektedir. Son olarak, çalışmamız günümüzde kullanılan tür ve hastalık sınıflandırmalarının yeniden tanımlanmasına kapı aralayabilir, ayrıca tedavi stratejilerinin geliştirilmesini ve erken teşhis edilmesini de sağlayabilir
Özet (Çeviri)
The dysregulated gene expression brings about a variety of diseases, and dysregulation of microRNA (miRNA) has a wide impact on disease development and cellular physiology. Thus, miRNAs play important roles in a variety of fundamental and significant biological processes related to human diseases. There are a lot of research about changes in the function of miRNAs have been published in many human diseases. Computational methods serve as a complementary process to traditional wet-lab experiments, which require many resources and time in terms of detecting potential miRNA-Disease associations. Furthermore, there is a need to present a novel approach that allows assignment of an unknown miRNA to its most likely species. An easy way to filter new data would be to ensure that the new miRNA is classified below the maximum distance to the species known to originate from. In this thesis, a computational model has been proposed for identifying miRNA-disease and miRNA-Species associations by depicting the miRNAs with their k-mer sequence representation and by utilizing machine learning methodologies. The difference of our approach is which we reveal disease and species associated the sequences of miRNA store information. This put a question about the miRNA's chemical compounds and their associations with different types of species and diseases. With this study, the new disease-disease and species-Species associations disclosed can be calculated for many different species and diseases, these approaches can develop to species and disease classification. Lastly, our study may open a door to redefine species and diseases classifications which have been used nowadays, also it may provide the improvement of treatment strategies and early diagnosis
Benzer Tezler
- Astımla ilişkili PHYNI1 geni intron 7 polimorfizmlerinin biyoinformatik analizi
Bioinformatic analysis of polymorphisms in intron 7 of PYHIN1 gene associated with asthma
CANSU PİRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyolojiEge ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL ÜN
DOÇ. DR. ÖZLEM GÖKSEL
- Meta-analysis of microRNA and gene selection using machine learning
Makine öğrenmesi kullanarak microRNA meta-analizi ve gen seçimi
ELNAZ PASHAEI
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Çocukluk çağı lösemilerinde mikroRNA ekspresyonunun lösemi tipi, tedaviye yanıt ve prognoz ile ilişkisinin değerlendirilmesi
The evaluation of the association between mikroRNA expression and leukemia subgroup, response to the treatment, prognosis in childhood leukemia
MUHTEREM DUYU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
GenetikEge ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÇOĞULU
- Germ hücreli testis tümörü'nde mikroRNA-371a-3p seviyesi ileklinik evre, patolojik risk faktörleri ve metastatik hastada prognostik risk grupları ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship of microRNA-371a-3p level and clinical stage, pathologic risk factors and prognostic risk groups in metastatic patient in germ cell testis tumor
MUZAFFER TANSEL KILINÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
ÜrolojiNecmettin Erbakan ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE GÖGER
- Mikrorna deneylerinin bilgi tabanlı temsili ile tıbbi karar destek sürecinin desteklenmesi
Supporting medical decision support process with knowledge-based representation of microrna experiments
MEHMET ERDEM ÇORAPÇIOĞLU
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OĞUL