An integrative framework for clinical diagnosis and knowledge discovery from exome sequencing data
Klinik teşhis ve bilgi keşfi için ekzom sekanslama verilerine dayalı bütünleşik bir sistem
- Tez No: 828634
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYBAR CAN ACAR, DOÇ. DR. CAN ALKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Medikal İnformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Protein işlevini ve uzunluğunu önemli ölçüde etkileyen nonsense değişiklikler ve insersiyon-delesyon varyantları (indeller) gibi sessiz olmayan tek nükleotid genetik varyantlar yaygındır ve sıklıkla yanlış sınıflandırılır. Nonsense ve indel varyasyonları için mevcut varyant etki tahmincilerinin düşük duyarlılığı ve özgüllüğü, klinik uygulamalarda kullanımlarını kısıtlamaktadır. Bir proteinin sentezi sırasında uzamasını zamanından önce sonlandırarak protein işlevini bozan tek nükleotid varyasyonlarının (SNV'ler) patojenitesini tahmin etmek için Patojenik Mutasyon Tahmini (PMPred) yöntemini öneriyoruz. Tahmin, mevcut bir topluluk makine öğrenme modelini (UniGOPred) kullanarak dizideki değişikliğin işlevsel etkilerini (Gen Ontolojisi ek açıklama değişiklikleri) izleyerek başlar. Bu da işlevsel olarak vahşi tip sekanstan önemli ölçüde sapan mutasyonları ortaya çıkarır. Hasta verilerinde yeni zararlı mutasyonlar tespit ettik ve bunları motive edici vaka çalışmaları olarak sunduk. Ayrıca yöntemimizin, özellikle nihai proteinde büyük işlevsel değişiklikler üreten SNV'lerde, en son teknolojiye kıyasla daha yüksek hassasiyet ve özgüllüğe sahip olduğunu gösteriyoruz. Daha fazla doğrulama olarak, mevcut yöntemlerle yanlış sınıflandırılan böyle bir varyasyon üzerinde karşılaştırmalı bir docking çalışması yaptık ve değişen bağlanma yakınlıklarını kullanarak, PMPred'in diğer araçlar bunu kaçırdığında patojeniteyi nasıl doğru bir şekilde tahmin edebileceğini gösterdik. PMPred'e https://pmpred.kansil.org/ adresinden bir web hizmeti olarak ücretsiz erişilebilir ve ilgili kod https://github.com/kansil/PMPred adresinde mevcuttur.
Özet (Çeviri)
Non-silent single nucleotide genetic variants, like nonsense changes and insertion-deletion variants (indels), that affect protein function and length substantially are prevalent and are frequently misclassified. The low sensitivity and specificity of existing variant effect predictors for nonsense and indel variations restrict their use in clinical applications. We propose the Pathogenic Mutation Prediction (PMPred) method to predict the pathogenicity of single nucleotide variations (SNVs), which impair protein function by prematurely terminating a protein's elongation during its synthesis. The prediction starts by monitoring functional effects (Gene Ontology annotation changes) of the change in sequence, using an existing ensemble machine learning model (UniGOPred). This, in turn, reveals the mutations that significantly deviate functionally from the wild-type sequence. We have identified novel harmful mutations in patient data and present them as motivating case studies. We also show that our method has increased sensitivity and specificity compared to state-of-the-art, especially in SNVs that produce large functional changes in the final protein. As further validation, we have done a comparative docking study on such a variation that is misclassified by existing methods and, using the altered binding affinities, show how PMPred can correctly predict the pathogenicity when other tools miss it. PMPred is freely accessible as a web service at https://pmpred.kansil.org/, and the related code is available at https://github.com/kansil/PMPred.
Benzer Tezler
- Mezuniyet öncesi tıp eğitimi programlarında meme sağlığı ve hastalıklarının yeri: Bir yerleşim modeli önerisi
The organization of the breast health and diseases in undergraduate medical education programs: A model proposal
BEYZA ÖZÇINAR
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiTıp Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE HİLAL BATI
- Balıkesir tabip odasına 1991-2022 yılları arasındabaşvurusu yapılmış 'tıbbi uygulama hatası' iddialarınıiçeren dosyaların medikolegal değerlendirilmesi
Medicolegal evaluation of files containing claims of 'Medical practice errors' applied to Balikesir chamber of medicine between 1991-2022
NAİM ANIL ALTINÖZ
- EEG-biofeedback and epilepsy: Concept, methodology and tools for (neuro)therapy planning and objective evaluation
Başlık çevirisi yok
MEHMET EYLEM KIRLANGIÇ
- Biyomedikal işaret tabanlı kontrol sistem tasarımı
Biomedical signal-based control system design
MUSTAFA GÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ERKMEN
- A deep learning architecture for missing metabolite concentration prediction
Eksik metabolit miktarı tahmini için bir derin öğrenme mimarisi
SADİ ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK