Utrgan: Learning to generate 5' UTR sequences for optimized translation efficiency and gene expression
Utrgan: Optimizasyonlu çeviri verimliliği ve gen ekspresyonu için 5 UTR sekanslarini üretmeyi öğrenmek
- Tez No: 880038
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Mesajcı RNA'nın 5' untranslated bölgesi (5' UTR), molekülün çevrilebilirliği ve kararlılığı üzerinde kritik bir rol oynar. Bu nedenle, sentetik biyolojik devrelerin tasarımında, ara proteinlerin yüksek ve kararlı ifadesi için önemli bir bileşendir. Birçok UTR dizisi patentlidir ve laboratuvarlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tezde, yeni bir model olan UTRGAN'ı sunuyoruz. UTRGAN, Generatif Rekabetçi Ağlar (GAN) tabanlı bir model olup, belirli bir gen dizisi için yüksek ifade veya yüksek ribozom yükü ve çeviri verimliliği gibi hedef özellikleri sağlamak amacıyla optimize edilmiş 5' UTR dizileri üretmek üzere tasarlanmıştır. Modelin, doğal UTR dizilerinin çeşitli özelliklerini taklit eden diziler üretebildiğini titizlikle analiz ediyor ve gösteriyoruz. Ardından, optimizasyon prosedürünün, (i) hedef genler setinde ortalama ifadeyi 5 kata kadar artırması, (ii) ortalama ribozom yükünü 2 kata kadar artırması ve (iii) başlangıçta üretilen UTR dizilerine kıyasla ortalama çeviri verimliliğini 34 kata kadar artırması beklenen diziler ürettiğini gösteriyoruz. Yöntemimizi diğer yaklaşımlarla karşılaştırıyor ve UTRGAN tarafından üretilen dizilerin, (i) iç ribozom giriş bölgeleri, (ii) yukarı yönde açık okuma çerçeveleri, (iii) G-quadrupleksler, (iv) Kozak ve başlatma kodonu bölgeleri gibi çeşitli bölgelerde bilinen düzenleyici motiflere daha yüksek dizilim benzerliği gösteren motifler içerdiğini buluyoruz. Son olarak, in-vitro olarak tasarladığımız UTR dizilerinin, yüksek üretim kapasitesine sahip bir 5' UTR olan insan Beta Globin 5' UTR'sine kıyasla, insan TNF-α proteini için daha yüksek bir çeviri oranı sağladığını gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
The 5' untranslated region (5' UTR) of the messenger RNA plays a crucial role in the translatability and stability of the molecule. Thus, it is an important component in the design of synthetic biological circuits for high and stable expression of intermediate proteins. Several UTR sequences are patented and used frequently in laboratories. We present a novel model, UTRGAN, which is a Generative Adversarial Network (GAN)-based model designed to generate 5' UTR sequences coupled with an optimization procedure to ensure a target feature such as high expression for a target gene sequence or high ribosome load and translation efficiency. We rigorously analyze and show that the model can generate sequences that mimic various properties of natural UTR sequences. Then, we show that the optimization procedure yields sequences that are expected to yield (i) up to 5-fold higher average expression on a set of target genes, (ii) up to 2-fold higher mean ribosome load on average, and (iii) a 34-fold higher average translation efficiency, compared to the initially generated UTR sequences. We compare our method with other approaches and find that UTRGAN-generated sequences contain motives that show higher sequence similarity to known regularity motives in various regions such as (i) internal ribosome entry sites, (ii) upstream open reading frames, (iii) G-quadruplexes, (iv) Kozak and initiation start codon regions. Finally, we show in-vitro that the UTR sequences we designed yield a higher translation rate for the human TNF-α protein compared to the human Beta Globin 5' UTR, which is a 5' UTR with high production capacity.
Benzer Tezler
- Ruhun yapılandırılmasında katkı sağlayıcı bir edebî tür: Anı ve yazma eğitiminde rolü
A genre of literary contributing to the constructive of the psych: The role in memory and writing education
EZGİ YAZ
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILDIZ KOCASAVAŞ
- Multinomial lojistik regresyonda farklı kestirim yöntemleri
Different estimation methods in multinomial logistic regression
EKREM BOZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURKUT NURAY URGAN
- Üretici ve perakendeci markalarına olan tüketici tercih ve tutumları
Consumer choices and approaches to the manufacturer and retailer brands
SEÇİL URGAN
- Kocaeli ilinde çalışan tıpta uzmanlık öğrencilerinin mesleksel sağlık durumları ve örgütsel stres düzeylerinin değerlendirilmesi
Assessment of occupational health conditions and organizational stress levels of resident physicians in kocaeli
UTKU URGAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Halk SağlığıKocaeli ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ÇAĞLAYAN
- Acil servise başvuran multitravmalı hastaların kanlarında alkol tespit edilip edilmemesine bağlı olarak travma skorlarındaki değişimin araştırılması
Investigation of travma score variation in patients with multitrauma who presented to emergency department reccording to their blood alcohol events
OĞUZ URGAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
İlk ve Acil YardımMarmara ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE ECMEL ONUR