Construction and analysis of tissue/disease specific protein-protein interaction networks by integrating large scale transcriptome data with genome scale protein-protein interaction networks
Transkriptom ve genom ölçekli protein etkileşim ağlarının birleştirilmesi ile durum bazlı spesifik protein etkileşim ağlarının oluşturulması ve analizi
- Tez No: 751227
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA CAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Entegre genom ölçekli ağların analizi, yüksek hacimli verilerin heterojen yapısı nedeniyle zorlu bir problemdir. Biyolojik ağların nitelendirilmesi amacıyla kullanılan çizgecik sayıları ve derece dağılımları gibi çeşitli topolojik ölçütler bulunmaktadır. Bu tezde, etiketli, çoklu ve yönlü çizgeler şeklinde modellenmiş, entegre genom ölçekli ağlarda bulunan çizgecik kalıplarını saymak için yöntemler sunuyoruz. Bu çalışmanın ilk bölümünde, entegre ağları oluşturmak için, Pathway Commons veritabanından, proteinler arasında var olan metabolik, düzenleyici ve fiziksel etkileşim verileri alınmıştır. Daha sonra bu veriler, hastalık ve dokuya özgü proteinler kullanılarak filtrelenmiştir. Yönsüz protein-protein etkileşim ağları üzerinde uygulanan çizgecik sayma yaklaşımı yönlü ve çoklu etiketli etkileşim ağları için kullanılmak üzere genişletilmiştir. Belirlenen çizgecik sayıları karşılaştırmalı analizde kullanılmak amacıyla ağların göstericisi olarak belirlenmiştir. Ayrıca aynı derece dağılımlarına sahip gerçek ve rastgele oluşturulmuş ağların karşılaştırılması sonucunda çizgecik sayılarının istatistiksek önemi belirlenmiştir. Geliştirdiğimiz uygulama, durum bazında farklılık gösteren çizgeciklerin analizi ve çizgecik sayı vektörlerinin duruma özel oluşturulmuş ağların kümelenmesi yönlerinden değerlendirilerek sonuçlar paylaşılmıştır. Tezin ikinci kısmında ise, çizgecik sayıları ağ düğümü (protein) bazında değerlendirilmiştir. Belli kanser tiplerine özel proteinler kullanılarak oluşturulan entegre etkileşim ağları, 3 ve 4 ağ düğümlü çizgeciklerin sayımı için kullanılmış, bu etkileşim ağları ağ düğümü tabanlı çizgecik sayıları kullanılarak analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Analysis of integrated genome-scale networks is a challenging problem due to heterogeneity of high-throughput data. There are several topological measures, such as graphlet counts and degree distributions, for characterization of biological networks. In this dissertation, we present methods for counting graphlet patterns in integrated genome-scale networks which are modeled as labeled multidigraphs. We have obtained physical, regulatory, and metabolic interactions between H. sapiens proteins from the Pathway Commons database. For the first part of the dissertation, the integrated network is filtered for tissue/disease specific proteins by using a large-scale human transcriptional profiling study, resulting in several tissue and disease specific sub-networks. We have applied and extended the idea of graphlet counting in undirecte protein-protein interaction (PPI) networks to directed multi-labeled networks and represented each network as a vector of graphlet counts. Graphlet counts are assessed for statistical significance by comparison against a set of randomized networks. We present our results on analysis of differential graphlets between different conditions and on the utility of graphlet count vectors for clustering multiple condition specific networks. Our results show that there are numerous statistically significant graphlets in integrated biological networks and the graphlet signature vector can be used as an effective representation of a multilabeled network for clustering and systems level analysis of tissue/disease specific networks. The second part of the dissertation provides methods for comparing the network nodes based on the counts of 3- and 4-node multilabeled graphlets starting from these nodes. Then, we use different types of cancer pathways to retrieve the integrated interactions occurring between them from Pathway Commons dataset. These interactions are further investigated for identifying recurring 3- and 4-node graphlet patterns and Pathway Commons dataset and on different cancer pathways.
Benzer Tezler
- Network medicine-based discovery of biomarkers for pancreatic cancer
Pankreas kanseri için ağ tıbbı tabanlı biyobelirteç keşfi
ŞAFAK KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyoistatistikBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN
- Farklı lösemi tiplerinde nükleer manyetik rezonans tabanlı metabolomik profilleme
Nuclear magnetic resonance based metabolomic profiling in different types of leukemia
AYŞE ZEHRA GÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
BiyokimyaBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHABETTİN SELEK
- Yönlendirilmiş mutagenez ile mutant HCAII geninin eldesi ve mutant proteinlerin inhibitörlere karşı ilgisinin araştırılması
Construction of mutant HCAII genes by site directed mutagenesis and investigation of affinity of these mutant proteins against some inhibitors
SÜMEYYE AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
BiyolojiBalıkesir ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERAY KÖÇKAR
PROF. DR. OKTAY ARSLAN
- Molecular characterization of tomato spotted wilt virus (Orthotospovirus tomatomaculae) and development of resistant tomato (Solanum lycopersicum L.) lines using RNAi technology
Domates lekeli solgunluk virüsü (Orthotospovirus tomatomaculae)'nün moleküler karakterizasyonu ve RNAi teknolojisi aracılığıyla dayanıklı domates (Solanum lycopersicum L.) hatlarının geliştirilmesi
QURAT UL AIN SAJID
Doktora
İngilizce
2024
ZiraatNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiBitkisel Üretim ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNUR ELÇİ
- Q Humma Hastalığına karşı aşı modeli oluşturulması amacıyla sentetik polimerlerin lipopolisakkaritlerle konjugatlarının geliştirilmesi ve yapılarının incelenmesi
Development and structure analysis of synthetic polymers and lipopolysaccharide conjugates to form a vaccine model for Q fever
PELİN PELİT ARAYICI
Doktora
Türkçe
2021
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP DERMAN
DOÇ. DR. MESUT KARAHAN