Geri Dön

Melanom tespiti için mems tabanlı biyosensör tasarımı ve analizi

Mems-based biosensor design and analysis for melanom detection

  1. Tez No: 770707
  2. Yazar: PELİN AKÇALI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL ÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Melanoma, MITF, Antijen-Antikor etkileşimleri, AKM Konsolu, Konsol tipi Biyosensör, Melanoma, MITF, Antigen, Antibody Interaction, AFM Cantilever, Cantilever based biosensor
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Bu çalışma kapsamında melanom biyobelirteci olan MITF ve D5 antikoru arasındaki spesifik etkileşim dinamiklerinden ve moleküller arası bağlanma yeteneğinden faydalanılarak bir Atomik Kuvvet Mikroskobu konsolunun fonksiyonal hale getirilerek MEMS tipi bir mikro konsol biyosensör tasarlaması yapılmıştır. Mikro konsolun yüzeyi, MITF antijenine özgü olduğu bilinen D5 monoklonal antikorları (anti-MITF) ile kaplanmıştır. MITF antijeni eklendiğinde, MITF antijeni ile D5 antikoru arasında birbirlerine olan affiniteleri nedeniyle biyokimyasal reaksiyonlar meydana gelir ve bir antijen-antikor kompleksi oluşur. Bu kompleks konsol üzerinde stres ve gerilim oluşturur. MITF-D5 arasındaki etkileşimler sonucu gerçekleşecek gerilim veya stres, konsolun rezonans frekansındaki sapma değerinden tespit edilmiştir. Konsol tipi mikro biyosensörlerin yüzeyinin fonksiyonlaştırılması Sonlu elemanlar analizi (FAE) kullanılarak yapılmıştır. Simülasyon sonuçları nümerik hesaplamalar ve AKM sonuçları ile desteklenmiştir. Elde edilen simülasyon sonuçlarında mikrokonsol üzerine tanımlanan D5 ve MITF antijenlerinin birleşimi sonucu ortaya çıkan sapma değeri V tip mikrokonsol için, rezonans frekansı 155.91 kHz , Dikdörtgen tip mikrokonsol için ise rezonans frekansı 14.910 kHz olarak hesaplanmıştır. Yapılan Teorik ve simülasyon sonuçlarında % 0.6436 ve %17.46 değerinde hata payına rastlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Within the scope of this study, a MEMS type microcantilever biosensor was designed by functionalizing an Atomic Force Microscope (AFM) console by taking advantage of the specific interaction dynamics and intermolecular binding ability between MITF and D5 antibody, which are melanoma type cancer biomarkers. The surface of the microcantilever is coated with D5 monoclonal antibodies (anti-MITF) which is known to be specific to the MITF antigen. When the MITF antigen is added, biochemical reactions occur between the MITF antigen and the D5 antibody due to their affinity for each other, and an antigen-antibody complex is formed. This complex creates stress and tension on the cantilever. The stress that will occur as a result of the interactions between the MITF-D5 has been determined from the deviation in the resonant frequency of the cantilever. Surface functionalization of cantilever microbiosensors was performed by using Finite Element Analysis (FAE). The simulation results were supported by numerical calculations and AFM results. Simulation outputs shows the resonance frequency value resulting from the combination of D5 and MITF antigens on the microconsole is 155.91 kHz for V type microconsole, and resonance frequency 14.910 kHz for rectangular type microconsole.

Benzer Tezler

  1. Attention mechanism in deep learning: An application in skin cancer

    Derin öğrenmede dikkat mekanizması: Cilt kanserinde bir uygulama

    MOHAMAD YATTABARE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DOÇ. DR. MURAT GEZER

  2. Melanoma skin cancer detection based on deep learning methods and binary Harris Hawk optimization

    Derin öğrenme yöntemleri ve ikili Harris Hawk optimizasyonuna göre melanom cilt kanserinin tespiti

    NOORA JABER FAISAL AL-METHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ

  3. An approach in melanoma skin cancer segmentation with bat optimization algorithm

    Yarasa optimizasyon algoritması ile melanom cilt kanseri segmentasyonunda bir yaklaşım

    MARWAH SAMEER ABED ABED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ

  4. Dermatolojik görüntülerde melanomlu bölge tespiti için hibrit destek vektör makinesi yöntemi geliştirilmesi

    Development of hybrid support vector machine method for detection of melanoma area in dermatological images

    SÜMEYYA İLKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN

  5. Automated melanoma detection in dermoscopic images

    Dermoskopik görüntülerde otomatik melanom tespiti

    ERDEM OKUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN