Meme kanseri yeni nesil dizileme verilerini birleştirerek biyokimyasal etki hesaplama yöntemi geliştirilmesi
Developing biochemical i̇mpact calculation method by i̇ntegrating next generation sequencing data from breast cancer samples
- Tez No: 865891
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Meme kanseri, dünya genelinde kadınlar arasında en yaygın görülen kanser türlerinden biridir ve her yıl yaklaşık 2,3 milyon yeni vaka teşhis edilmekte, bu durum da takriben 685.000 kişinin hayatını kaybetmesine neden olmaktadır. Bu çalışma, meme kanseri ile ilişkili yeni nesil dizileme verilerini kullanarak, hastalar ile sağlıklı bireylerin metabolizmalarındaki reaksiyon ifade farklılıklarını belirlemeye ve kanser sürecinde bu reaksiyonlara bağlı olarak değişen metabolitleri tespit etmeye odaklanmıştır. Bu bağlamda, İnsan Metabolik Atlası(HMA) ve Kanser Genom Atlası (TCGA) veri tabanlarından elde edilen transkriptomik veriler, R yazılımı kullanılarak işlenmiş ve gen-protein-reaksiyon kurallarına dayalı olarak her birey için reaksiyon ifade verileri hesaplanarak yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, LIMMA yazılım paketi kullanılarak farklılık gösteren reaksiyonların belirlenmesinde temel alınmıştır. Analiz sonuçlarında bazı metabolitler dikkate alınmamıştır. Bunun nedeni, söz konusu metabolitlerin yaygın olması veya kanser metabolizmasındaki spesifik rollerinin öneminin sınırlı olması gibi faktörler olmuştur. Bu odaklanmış yaklaşım, araştırmamızı kanser hücrelerinin büyüme ve hayatta kalma stratejilerinde merkezi rol oynayan ve potansiyel terapötik müdahaleler için önem taşıyan metabolik yolaklara yönlendirmemizi sağlamıştır. Araştırmamız, arginin ve prolin metabolizması, fruktoz ve mannoz metabolizması, nükleotid metabolizması ve kolesterol biyosentezi gibi metabolik yolaklardaki anahtar reaksiyonları ele almıştır. Bu reaksiyonların kanser metabolizmasındaki rolleri, literatürle karşılaştırılarak tartışılmış ve literatürle yapılan karşılaştırmalar sonucunda bu bulguların uyumlu olduğu tespit edilmiştir. Bu uyum, uygulanan analiz yöntemlerinin doğruluğunu ve tutarlılığını teyit ederken, elde edilen sonuçların literatürle uyum göstermesi açısından, pratikte yeni bir analiz metodolojisi sunmuştur. Özellikle farklı ifade edilen reaksiyonların incelenmesi, kanser metabolizması ve metabolik bileşenlerin önemli olduğu diğer hastalıklar hakkında daha derinlemesine çalışmalar yapılması için yeni yollar açmaktadır. Transkriptomik verilerin analizi üzerine kurulu bu çalışma, kanser mekanizmalarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunarak, potansiyel olarak yan etkileri daha az olan ve doğrudan metabolizmadaki hedef metabolit ve enzimlere yönelik yeni terapilerin keşfedilmesi için sağlam bir zemin oluşturmuştur.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is among the most common types of cancer worldwide in women, with approximately 2.3 million new cases diagnosed annually, leading to roughly 685,000 deaths. This study has focused on using next-generation sequencing data associated with breast cancer to determine the differences in reaction expressions between patients and healthy individuals' metabolisms and to detect the metabolites that change according to these reactions during the cancer process. In this context, transcriptomic data obtained from the Human Metabolic Atlas (HMA) and The Cancer Genome Atlas (TCGA) databases have been processed using R software and reaction expression data for each individual have been calculated based on gene-protein-reaction rules, thereby creating a new dataset. This dataset has been fundamental in identifying differing reactions using the LIMMA software package. Some metabolites have not been considered in the analysis results. The reason for this has been factors such as the prevalence of these metabolites or the limited significance of their specific roles in cancer metabolism. This focused approach has allowed our research to be directed towards metabolic pathways that play a central role in the growth and survival strategies of cancer cells and are significant for potential therapeutic interventions. Our research has addressed key reactions in metabolic pathways such as arginine and proline metabolism, fructose and mannose metabolism, nucleotide metabolism, and cholesterol biosynthesis. The roles of these reactions in cancer metabolism have been discussed by comparing them with the literature,and it has been determined that these findings are consistent with the literature. This consistency has confirmed the accuracy and reliability of the applied analysis methods, while the compatibility of the results with the literature has presented a new analysis methodology in practice. Specifically, the examination of differentially expressed reactions has opened new avenues for more in-depth studies on cancer metabolism and other diseases where metabolic components are significant. Based on the analysis of transcriptomic data, this study has contributed to a better understanding of cancer mechanisms, potentially providing a solid foundation for discovering new therapies with fewer side effects that target specific metabolites and enzymes in the metabolism directly.
Benzer Tezler
- Unravelling transcriptome 3'end diversity in an estrogen-responsive breast cancer cell line model
Östrojene cevap veren bir meme kanseri hücre hattı modelinde transkriptomun 3' ucu çeşitliliğini aydınlatmak
DİDEM NAZ DÖKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ELİF ERSON BENSAN
- Variant detection in inflammatory diseases
İnflamatuvar hastalıklarda varyant belirlenmesi
GİZEM ALKURT
Doktora
İngilizce
2024
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Meme kanserinde hsa_circ_0001546 ve hsa_circ_0025244'ün ekspresyon analizi ve circrna/mirna/gen aksislerinin in silico yöntemler ile araştırılması
Expression analysis of hsa_circ_0001546 and hsa_circ_0025244 in breast cancer and investigation of circrna/mirna/gene axes via in silico methods
FAHRÜNNİSA ABANOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Genetikİstanbul ÜniversitesiGenetik Ana Bilim Dalı
PROF. ŞÜKRÜ ÖZTÜRK
DOÇ. DR. İLKNUR SUER
- Mutational spectrum of the Turkish hereditary breast and colon cancer patients
Türkiye'deki kalıtsal meme ve kolon kanseri hastalarında mutasyon spektrumu
ELİFNAZ ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Kalori kısıtlamasına maruz bırakılan MMTV-TGF-α transgenik farelerin oksidatif stres ve otofaji ilişkili genlerin timus dokusunda ekspresyonlarının gösterilmesi
Expression of oxidative stress and autophagy related genes in thymus tissue of MMTV-TGF-α transgenic mice exposed to calorie restriction
HANİFENUR MANCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEHİR ÖZDEMİR ÖZGENTÜRK