Predicting the impact of cancer somatic mutations on protein-protein interactions
Kanser somatik mutasyonlarının protein-protein etkileşimleri üzerindeki etkisinin tahmini
- Tez No: 751878
- 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: Genom bilimi, Makine öğrenmesi, Neoplazmlar, Protein etkileşim ağları, Somatik mutasyon, Genomics, Machine learning, Neoplasms, Protein interaction networks, Somatic mutation
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanser, en büyük ölüm sebepler arasında yer alan karmaşık bir hastalıktır. Kanser araştırmalarında çözüm bekleyen bir sorun, kansere yol açan mutasyonların bulunduğu sürücü genlerin ayrıştırılmasıdır. Birçok biyolojik süreçler protein-protein etkileşimleri ile yürütülür. Bu nedenle, hangi somatik mutasyonların bu etkileşimlerde bir bozuculuğa sebep olduğunun anlaşılması kanser araştırması için oldukça önemlidir. Mevcut yöntemlerin çoğunda karşılaşan bir sorun, proteinde gerçekleşen bir mutasyonun, diğer tüm etkileşimlerinde aynı etkiyi gösterdiği varsayımıdır. Belirli bir mutasyonun oluşturduğu etkinin her etkileşimin ayrı tahmin edilmesi, hastalıkların gelişiminin anlanması açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu tezde, Predator isimli model önerilmektedir. Predator, alternatif yöntemlerden daha iyi tahmin yapabilmektedir. Geliştirilen model, TCGA'de yer alan kanser verileri üzerinde uygulanmıştır. Predator, bu kanser mutasyonlarının protein-protein etkileşimleri üzerindeki etkisinin tahminini bozucu ve bozucu olmayan şeklinde sınıflandırması ve kansere yönelik analizleri yönüyle yenilikçidir. Bu analizler, kanser gruplarındaki bozucu etkisi olduğu tahmin edilen mutasyonla ilgili yeni bilgileri bulmada fayda sağlayabilecektir.
Özet (Çeviri)
Cancer is a complex disease with one of the highest mortality rates. An existence challenge in cancer research is to identify the cancer driver mutation that causes cancer progression. Many biological processes are governed by protein-protein interactions. As such understanding which somatic mutations lead to a disruption in these interactions is critical for cancer research. A drawback common to most of the existing models is the assumption that a mutation in a protein causes the same effect on all of its interactions. Predicting how each interaction is affected by a mutation of interest is crucial for understanding disease development. In this thesis, we propose a model named Predator. Predator provides better prediction accuracy than the alternatives. The developed model is applied on the cancer data in the TCGA. Proposed approach is a novel study to analyze the effects of cancer mutations from TCGA on protein-protein interactions by classifying the impacts into disruptive/nondisruptive classes and having analyses specific to cancer. Such analyses may be beneficial for providing new insights regarding the mutations that are predicted to have a disruptive effect on cancer groups.
Benzer Tezler
- A robust approach for predicting mutation effects on transcription factor binding: Insights from mutational signatures in 560 breast cancer samples
Transkripsiyon faktörü bağlanması üzerindeki mutasyon etkilerini tahmin etmek için sağlam bir yaklaşım: 560 meme kanseri örneğindeki mutasyonel imzalarından çıkarımlar
HÜSEYİN HİLMİ KILINÇ
- Kanser hücre hattı ile ilaç duyarlılık ilişkisinin açık kaynaklı veriler kullanılarak analizi
Analysis of the relationship between cancer cell lines and drug sensitivity using open source data
BERFU MERGEN
- Kas (detrusor) invazyonu göstermeyen (PTA ve PT1) mesane karsinomlarında histolojik derecelendirme, P53, PHH3 ve Kİ-67 immünhistokimyasal belirleyicileri ve FGFR3 mutasyonunun prognoz ile ilişkisi
Histological grading, p53, phh3, ki-67 immunhistochemical markers and FGFR3 mutation relationship wi̇th prognosis in nonmuscle invasi̇ve (PTA and PT1) bladder cancers
SERAP TAŞ
- The body keeps the score: Childhood adversity andsomatic symptoms in adulthood
Başlık çevirisi yok
BESTE AYDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Unıversıty Of Gronıngen (rıjksunıversıteıt Gronıngen)Klinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Meme kanseri riskini öngörmede; gail risk skoru, vücut kitle indeksi ve mamografik görüntüleme arasındaki korelasyon
Predicting the risk of breast cancer; correlation between gail risk score, body mass index and mammographic imaging
FEYZA NUR GEZER
