Geri Dön

Application of computational biology approaches for the investigation of the molecular mechanisms of cancer across taxonomic groups

Farklı taksonomik gruplarda kanserin moleküler mekanizmalarının hesaplamalı biyoloji uygulamalarıyla araştırılması

  1. Tez No: 744568
  2. Yazar: IŞIL TAKAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATHANASİA PAVLOPOULOU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoloji, Biyoteknoloji, Genetik, Biology, Biotechnology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: İzmir Uluslararası Biyotıp ve Genom Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 210

Özet

Tümörogenezin temel mekanizmalarının araştırılmasının, alternatif tedaviler ve yeni teşhis stratejileri geliştirmede çok önemli olduğu kabul edilmektedir. Bu çalışmada araştırılan mekanizmalar, kanser araştırmalarında alternatif tedavi yöntemlerinin belirlenmesi için vazgeçilmez bir kılavuz olması mümkündür. Veri madenciliği yöntemleri, geniş çaplı biyolojik verilerin değerlendirilmesine olanak sağlar. Bu nedenle, karsinogenez moleküler mekanizmalarını araştırmak için karşılaştırmalı genomik, diferansiyel eksprese olan gen profillerinin belirlenmesi, biyolojik ağ analizi, biyolojik metin madenciliği yöntemleri birleştirilerek disiplinler arası sistem biyolojisi yöntemleri kullanılmıştır. In-siliko sistem biyolojisi yaklaşımı sırasıyla; (1) erişime açık birincil genomik veri tabanlarının madencilik yoluyla yeni genlerin/proteinlerin belirlenmesi, (2) Başlıca taksonomik grupları kapsayan, genlerin/proteinlerin kapsamlı filogenetik analizlerinin yürütülmesi, (3) erişime açık veri tabanlarından yüksek verimli veri işleme ile farklı kanser türlerinde diferansiyel olarak eksprese olan genlerin belirlenmesi, (4) işlevsel ağların oluşturulması ve daha sonra biyolojik ağ yorumlama teknikleri kullanılarak gen/protein modüllerinin belirlenmesi, (5) Anlamsal ilişkileri tespit etmek için yapay zeka tekniklerini kullanarak doğal dil işleme metotlarının uygulanması adımlarını içermektedir. Çalışma bulgularının klinik ortamda potansiyel uygulamaya sahip olması mümkündür. Bu bağlamda, ilgili genler, tanısal veya prognostik tümör belirteçleri olarak kullanılabilir; ayrıca kanser tedavisine yönelik karar vermek veya hedefe yönelik kanser ilaçları geliştirmek için gelecekteki deneysel çalışmaların rasyonel stratejisinde kullanılabilmesi mümkündür.

Özet (Çeviri)

Investigating the fundamental mechanisms of tumorigenesis is considered crucial in developing alternative therapies and new diagnostic strategies. These mechanisms, which were investigated in this study, could provide an indispensable guide to identifying alternative treatment methods in cancer research. Data mining methods allow the investigation of large-scale biological data. To this end, cross-disciplinary in silico systems biology methods, by combining comparative genomics, differentially expressed gene profiles, biological networks and biological text mining, were employed to investigate the molecular mechanisms of carcinogenesis in diverse taxonomic groups. For this purpose, the following steps were carried out: (1) Identification of novel genes/proteins involved in different aspects of cancer through mining publicly accessible primary genomic databases, (2) Conduct of comprehensive in silico phylogenetic analyses of genes/proteins, covering the major taxonomic divisions, (3) Identification of patterns of differentially expressed genes in different types of cancers through processing high-throughput data derived from public repositories, (4) Construction of functional networks and subsequent identification of gene/protein modules by employing biological network inference techniques, (5) Natural language processing using artificial intelligence techniques for the detection of semantic relations. The findings of this study could have potential application in the clinical setting. In this regard, the corresponding genes can be exploited as diagnostic or prognostic tumor markers, and they could also be utilized in cancer therapeutic decision-making or in future experimental studies for the rational design of targeted cancer drugs.

Benzer Tezler

  1. Investigation of dynamic allostery in motor proteins

    Motor proteinlerin dinamik allosterisinin incelenmesi

    CİHAN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU

  2. Fen eğitiminde hesaplamalı düşünme araştırmalarının incelenmesi: Bir meta-analiz çalışması

    Analysis of computational thinking research in science education: A meta-analysis study

    GÜLBİN KIYICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAVVA YAMAK

  3. Development of a bioinformatic analysis package to test global phylogeographic relationships of species by using geotagged dna sequences from genbank

    Coğrafi etiketli genbank dna dizileri kullanılarak türlerin küresel filocoğrafik ilişkilerini test etmek için bir biyoinformatik analiz paketi geliştirilmesi

    CANER AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERTAÇ ÖNDE

  4. Computational and experimental investigations into the mechanism of functional motion in biomolecular systems

    Biyomoleküler sistemlerde fonksiyonel hareket mekanizmasi üzerine hesaplamalı ve deneysel araştırmalar

    AYŞE BURCU FAS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyofizikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU

  5. Computational investigation of reaction mechanism of FET3 protein in yeast

    Mayadaki FET3 proteininin reaksiyon mekanizmasının hesapsal olarak incelenmesi

    BÜŞRA AHISHALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BALTA