Geri Dön

Integrative network modeling to explore pathomechanisms of spinal muscular atrophy

Spinal müsküler atrofi patomekanizmalarını keşfetmek için bütünleştirici ağ modellemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 825181
  2. Yazar: YILDIZ AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ, DOÇ. DR. GAMZE BORA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Moleküler Tıp, Nöroloji, Tıbbi Biyoloji, Molecular Medicine, Neurology, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Spinal müsküler atrofi (SMA), omurilikte α-motor nöronların dejenerasyonu ile karakterize olan, ilerleyici kas zayıflığı ve atrofiye yol açan nörodejeneratif ve nöromüsküler bir hastalıktır. Hastalığa öncül olarak SMN1 genindeki mutasyonlar veya delesyonlar nedeniyle fonksiyonel SMN proteininin yokluğu sebep olur. SMN proteininin işlevleri henüz tam olarak anlaşılamamış olsa da snRNP montajı, translasyon, ekleme ve aksonal taşıma dahil olmak üzere çeşitli işlemlerde hayati bir rol oynadığı gösterilmiştir. SMN eksikliğinde bozulan hücresel ve moleküler süreçlerin tanımlanması ve aydınlatılması, hastalık patomekanizmalarının daha iyi anlaşılması için çok önemlidir. Bu tezde, omik katmanlar içindeki ve arasındaki biyomoleküllerin ara bağlantılarını ve bunların işlevlerini keşfetmek için halka açık birden fazla omik veri setini birleştiren bütünleştirici bir yaklaşım uyguladık. Tip I SMA hastalarının ve sağlıklı kontrollerin iPSC'den türetilmiş motor nöronlarından elde edilen halka açık proteomik ve transkriptomik verileri dahil etmek için Omics Integrator'ı kullandık. Tip I SMA hastalarının ve sağlıklı kontrollerin iPSC'den türetilmiş motor nöronlarından elde edilen halka açık proteomik ve transkriptomik verileri dahil etmek için Omics Integrator'ı kullandık. Gen etkileşimlerine düzenleyici bir transkripsiyon faktörü ağının inşasıyla başladık, ardından yukarı akış sinyal ağı kurduk. Oluşturulan ağda, diferansiyel olarak eksprese edilmiş proteinlerin bir alt kümesi, ilk verilerden türetilen diferansiyel olarak eksprese edilmiş genlerin ana düzenleyicileri ve referans interaktomdan ara düğümlerden bulunuyordu. Daha sonra ağımızdaki transkripsiyon faktörlerinin özgüllüğünü değerlendirmek için bir randomizasyon testi gerçekleştirdik. Ayrıca, elde edilen ağı topolojik olarak kümeledik, tüm ağ ve her bir küme ile ilişkili biyolojik süreçleri tanımlamak için zenginleştirme analizi yaptık. Çalışmamız bağlamında nöronla ilgili işlevleri yöneten düzenleyici mekanizmalar hakkında fikir veren yeniden yapılandırılmış ağda ortak genler elde etmek için nöronlarla ilgili biyolojik süreçleri analiz ettik. Son olarak, ağımızdaki varlıklarını belirlemek için halka açık bir veri kümesinden tespit edilen plazma analitlerini karşılaştırdık. Çalışmamız, nörona özgü süreçler ve SMA ile bağlantılı önemli genleri başarıyla tanımlarken, aynı zamanda Wnt sinyal yolu ile tutarlı bağlantılar kurar. Genel olarak, bu bulgular hastalığın patomekanizmalarının daha derinden anlaşılmasına katkıda bulunabilir.

Özet (Çeviri)

Spinal muscular atrophy (SMA) is a neurodegenerative and neuromuscular disease characterized by the degeneration of α-motor neurons in the spinal cord, leading to progressive muscle weakness and atrophy. The disease is primarily caused by the absence of functional SMN protein due to mutations in the SMN1 gene. Although the functions of the SMN protein are not yet fully understood, it has been shown to play a vital role in various processes, including snRNP assembly, translation, splicing, and axonal transport. Defining and elucidating the cellular and molecular processes impaired in SMN deficiency is crucial for a better understanding of the disease pathomechanisms. In this thesis, we applied an integrative approach that combines multiple publicly available omics datasets to explore the interconnections of biomolecules within and between omics layers, along with their functions. We employed Omics Integrator to incorporate publicly available proteomic and transcriptomic data obtained from iPSC-derived motor neurons of type I SMA patients and healthy controls. We started with the construction of a regulatory network of transcription factor to gene interactions followed by building upstream signaling network. This network consists of a subset of differentially expressed proteins and key regulators of differentially expressed genes derived from the initial data, along with intermediate nodes from the reference interactome. We next performed a randomization test to assess the specificity of the transcription factors in our network. Furthermore, we topologically clustered the obtained network and conducted enrichment analysis to identify biological processes associated with the entire network and each cluster. We further analyzed the biological processes related to neurons to obtain common genes in the reconstructed network which provides insights into the regulatory mechanisms governing neuron-related functions in the context of our study. Finally, we compared the detected plasma analytes from a publicly available dataset to determine their presence in our network. Our study has successfully identified crucial genes linked to neuron-specific processes and SMA, while also establishing consistent connections to the Wnt signaling pathway. Overall, these findings can contribute to a deeper understanding of the disease's pathomechanisms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    421065

    A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters

    Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem

    MELTEM BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ

    PROF. DR. MARCO PERINO

  2. Tez No

    904110

    Yapay zeka temelli derin öğrenme yöntemi ile 5G uyumlu mikroşerit anten tasarım ve uygulaması

    5G compatible microstrip antenna desing and application with artifical intelligence based deep learning method

    REŞİT KARAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP HAMEŞ

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ BELEN

  3. Tez No

    401366

    Understanding and improving the performance consistency of distributed computing systems

    Başlık çevirisi yok

    MAHMUT NEZİH YİĞİTBAŞI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTechnische Universiteit Delft (Delft University of Technology)

    PROF. DICK EPEMA

  4. Tez No

    100788

    Çok ölçütlü sorun çözümüne yönelik bir bütünleşik karar destek modeli

    Integrated decision aid model for multiattribute problem solving

    YUSUF İLKER TOPÇU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN

  5. Tez No

    803654

    Deep reinforcement learning approach in control of Stewart platform- simulation and control

    Stewart platformunun kontrolünde derin pekistirmeli öğrenme yaklaşımıc- simülasyon ve kontrol

    HADI YADAVARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT BARIŞ TAVAKOL

Geri Dön