A network alignment approach for integrating multiple single-cell RNA-sequencing datasets
Tek hücre RNA dizileme veri setlerinin entegrasyonu için ağ hizalama tabanlı bir yöntem geliştirilmesi
- Tez No: 742511
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HİLAL KAZAN, PROF. DR. CESİM ERTEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bölütleme, Hizalama, Veriler, Segmentation, Alignment, Data
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tek hücre RNA dizileme tekniğinin verimi ve maliyeti sürekli bir iyileşme halindedir. Daha büyük ölçekli tek hücre RNA dizileme verilerinin artışı farklı deney sonuçlarının entegrasyonunu gerektirmektedir. Farklı laboratuvarlarda, farklı zaman dilimlerinde, farklı cihaz ve teknolojilerle üretilen verilerde yığın etkisinin sonuçları etkilediği gözlemlenmektedir. Yığın etkisinin düzeltilmesi sonraki analizlerin doğruluğunu artırmak için gereklidir. Tek hücre RNA dizileme verilerinin entegrasyonundaki zorluk entegrasyonu gerçekleştirirken hücre popülasyonlarını ayrı tutmak ve verilerin yerel dağılımlarını korumaktadır. Bu tezde, ağ hizalama tekniği kullanarak farklı tek hücre RNA dizileme veri setlerindeki yığın etkisini düzelten ve bu veri setlerinin entegrasyonunu sağlayan sciTuna isimli bir yöntem önerilmektedir. Yöntemimiz iki yığın arasında hücreleri eşleştirdikten sonra iteratif bir yolla bu hücrelerin enyakın komşuluklarını da göz önünde bulundurarak entegrasyonu iyileştirmektedir. Simulasyon, yarı-gerçek ve gerçek verilerdeki sonuçlar SciTuna'nın literatürdeki mevcut entegrasyon yöntemlerinden daha iyi performans verdiğini göstermektedir. Son olarak, karşılaştırmalı diferensiyal ifade analizi ile yığın etkisinin nasıl ortadan kalktığı ve yöntemin sağlamlığı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The throughput and cost of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) are in contin uous improvement, and so is the demand for larger-scale scRNA-seq data, which could require integrating multiple datasets from different sequencing experiments. The integration of different scRNA-seq datasets could be challenging due to the batch effect, a phenomenon that could occur when the experiments are run in differ ent laboratories, at different time periods, or when using different instruments and technologies. Batch effect correction is a necessary process to prevent misleading results in downstream analysis on the integrated data. The challenge in scRNA-seq integration is mainly to merge the datasets while keeping the cell populations sepa rate and maintaining the local structure of the datasets. In this thesis, we introduce SciTuna, a Single-Cell RNA-seq datasets Integration Tool Using Network Alignment with batch effect correction. Our method finds matching cells between the batches and uses an iterative approach to refine the integration of each cell based on the nearest neighboring cells. We show that our method outperforms other existing integration methods using simulated, semi-real, and real data based on different metrics. SciTuna also shows a reliable performance integrating datasets with semi overlapping population compositions. Lastly, comparative differential expression analysis was carried out on the integrated datasets to demonstrate the batch effect correction and the robustness of the integration method.
Benzer Tezler
- Sıcak metal şekillendirmede proses kaynaklı kusurların proses performansına etkisinin deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of the effect of process-induced defects on process performance in hot metal forming
ALİ CEM GÖÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KIRCA
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL
- An advanced decision-support system for the selection of wind farm sites: The case of djibouti
Rüzgar enerjisi santrali yer seçimi için bir karar destek modeli: cibuti örneği
AYAN PIERRE ABDI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA DAMCI
- Yalın, çevik, yeşil, dayanıklı ve sürdürülebilir tedarik zinciri perspektiflerinden bütünleşik bir tedarikçi performansı değerlendirme yaklaşımı
An integrated supplier performance evaluation approach from lean, agile, green, resilient and sustainable supply chain perspectives
GÖZDE ÇİNKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması
PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison
YUSUF DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI