Geri Dön

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

  1. Tez No: 742511
  2. Yazar: YACINE MAROUF
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HİLAL KAZAN, PROF. DR. CESİM ERTEN
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

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 continuous 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 different 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 separate 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 semioverlapping 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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL

  2. 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

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA DAMCI

  3. 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

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  4. GSM ve 5G uygulamaları için çift bantlı çift kutuplanmalı anten tasarımı

    Dual band dual polarized antenna design for GSM and 5G applications

    MEHMET SAMİ ERSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL KARAÇUHA

  5. Sabit kanatlı insansız hava araçları için kilitlenme algoritması

    Lock-on algorithm for fixed-wing unmanned aerial vehicles

    MERVE İSMAİLVELİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN