Yolak temelli biyomarkör keşif çalışması: Kolanjiyokarsinom kanserine ait gen ifade verilerinin in-siliko yaklaşımlar bütünü ile incelenmesi
Pathway-based biomarker discovery study: İnvestigation of gene expressions of arm clinic carcinoma cancer with a whole in-silico approaches
- Tez No: 789132
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Biyobelirteçler, Biyobelirteçler-tümör, Erken teşhis, Genler, Kanser hastaları, Karsinoma, Kolanjiokarsinoma, Moleküler tanı, Neoplazmlar, Biomarkers, Biomarkers-tumor, Early diagnosis, Genes, Cancer patients, Carcinoma, Cholangiocarcinoma, Molecular identification, Neoplasms
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstinye Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kanser Biyolojisi ve Farmakolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda sağlık teknolojisindeki gelişmeler, kişiselleştirilmiş tıbbın temeli olarak kabul edilen sağlık biliminde veri birikimini hızlandırmaktadır. Gene Expression Omnibus (GEO) veri setleri, hasta gruplarındaki gen ekspresyon modellerindeki benzerlik ve farklılıkları yakalamak için sağlık bilimindeki çalışmaların ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Bu çalışma kapsamında, potansiyel genleri biyobelirteç olarak belirlemek için hem intrahepatik kolanjiyokarsinom (iKKA) hem de ekstrahepatik kolanjiyokarsinom (eKKA) vakalarının GEO veri setlerini seçtik. Kolanjiyokarsinom (KKA)'nın moleküler mekanizması henüz tam olarak bilinmediğinden, tedavi yanıtı ve 5 yıllık sağ kalım oranları çok düşük seyretmektedir. Bu nedenle erken tanı veya alt tiplerini ayırmak, etkili tedavi seçenekleri gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilecek biyobelirteçlere sürekli ihtiyaç duyulmaktadır. Burada, iKKA ve eKKA hastalarını temsil etmek için GSE45001(iKKA), GSE76311(iKKA) ve GSE132305(eKKA) veri setlerini seçtik. KKA hastalarında, KKA ile ilişkili yolakları ve seçilmiş genlerdeki yanlış anlamlı varyantları aydınlatmak için istatistiksel ve hesaplama yaklaşımlarını içeren bir çalışma hattı oluşturduk. iKKA ve eKKA arasında yukarı yönde ifade edilen genlerde kanserle ilişkili olan 5 ortak yolak bildirdik. Bildirilen ortak yolaklar kanserde etkili olan invazyon, migrasyon ve metastaz gibi süreçlerde rol almaktadır. Daha sonra gen bileşenlerini, halihazırda KKA ile ilişkili olsun ya da olmasın, yanlış anlamlı varyantlar açısından analiz ettik. COL1A1, COL1A2 ve MMP7 genlerinin, KKA'da COL1A1 ve COL1A2'nin iKKA'yı eKKA'dan ayırt edebilecek umut verici biyobelirteç adayları olduğunu belirledik. Ayrıca, iKKA'da ANLN, COL1A1, COL1A2, DSG2, ESRP1 & SPINK1 ve eKKA'da FN1, JUP, MYH14 & PLA2G7 KKA ile ilişkili farklı varyant genleri bildirdik. Genlerin ilişkili olduğu hastalıklar değerlendirildiğinde KKA risk faktörleri ile ilişkili bulunmamıştır.
Özet (Çeviri)
The advances in health technology within recent decades have accelerated the accumulation of data in health science, considered as fundamental of personalized medicine. Gene Expression Omnibus (GEO) data sets becomes integral part of conducted studies in health informatics to capture the similarity and differences in gene expression patterns within designed cohorts that were designed to explain more about specific questions. Within the scope of this study, we select GEO datasets of Cholangiocarcinoma cases both in iCCA and eCCA to identify potential genes as biomarker. Since the molecular mechanism of CCA is not yet fully understood, the treatment response and 5- year survival rates are so low and hence there is a continuous need for biomarker(s) that could be used for varied purposes including early diagnosis or differentiating sub-types for effective treatment. Herein, we selected GSE45001 (iCCA), GSE76311 (iCCA) and GSE132305 (eCCA) data sets to represent iCCA and eCCA cases, and we set a study pipeline including statistical and computational approaches to elucidate significant pathway in CCA cases and CCA-related missense variants in selected genes. We reported 5 common pathways between iCCA and eCCA, and then gene components were further analyzed in terms of missense variants either being already associated with CCA or not. We identified COL1A1, COL1A2, and MMP7 genes were promising biomarker candidates in CCA, in which COL1A1 and COL1A2 can distinguish iCCA from eCCA. Also, we reported different CCA-associated variants genes in iCCA (ANLN, COL1A1, COL1A2, DSG2, ESRP1 & SPINK1) and eCCA (FN1, JUP, MYH14 & PLA2G7).
Benzer Tezler
- Identification of key gene pathways in Alzheimer's disease using machine learning methods on gene expression data
Gen ekspresyon verileriyle Alzheimer risk tahmini ve yolak analizi
KERİM ALPER KAVUŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER
- Roskovitin'in GSK-3 beta temelli taupatilerdeki etkisinin sinir hücre modelinde gösterilmesi
Demonstration of roscovitine effect in GSK 3 beta dependent taupathies in model nerve cells
BERKAY GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Biyolojiİstanbul Kültür ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP NARCIN PALAVAN UNSAL
- Adıyaman ilinde koroner arter hastalığının erken tanısında kandaki uzun kodlamayan RNA'lar (lncRNA'lar) (MEG3, malat1, MIAT, MCM3AP-AS1): Erken biyobelirteç olabilir mi?
In The Early Diagnosis of Coronary Artery Disease at Adıyaman Province, The Long Non-coding RNAs in the Blood (MEG3, MALAT1, MIAT, MCM3AP-AS1): Could It Be Early Biomarkers?
HAMİDE SAYGILI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
GenetikAdıyaman ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR BAĞIŞ
- Adıyaman ilinde akut koroner sendrom olgularında miRNA ekspresyon düzeylerinin belirlenmesi
Determination of miRNA expression levels of acute coronary syndrome cases at Adiyaman province
ÖMER FARUK KARAÇORLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
GenetikAdıyaman ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR BAĞIŞ
- Meme kanserinin histolojik ve patolojik alt tiplerinin meta-analiz yöntemine dayalı miRNA imzaları ile sınıflandırılması
The classification of histologic and pathologic subtypes of breast cancer with meta-analysis based miRNA signatures
YASEMİN ÖZTEMUR