Developing algorithms to understand the role of microbiome and other omics in cancer disease mechanism and therapy
Kanser hastalığı mekanizmasının ve terapisinin anlaşılması adına mikrobiyom ve diğer omik verilerin entegrasyonunu sağlayan algoritmalar geliştirilmesi
- Tez No: 880714
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Biyoteknoloji, Biyoistatistik, Science and Technology, Biotechnology, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Mikrobiyoloji, Moleküler biyoloji, İşlemsel biyoloji, Microbiology, Molecular biology, Computational biology
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Medikal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Medikal Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Number of omics studies significantly increased after development of sequencing technology. Data obtained from microbiome, transcriptome proteome, metabolome and other omics studies play a crucial role in understanding the disease mechanism and developing new diagnosis and treatment techniques. Each omics study provides very important outcomes, however combining multiple omics data can give even more detailed and specific result. There are so many parameters that directly or indirectly affect the disease mechanism of occurrence, especially complex diseases like cancer. This is the reason why multi-omics analysis is quite significant for evaluating those parameters to find the problem or to find a treatment methodology specifically. In this thesis, we obtained microbiome and transcriptome data from colorectal cancer patients. In addition to that, we made a pathway prediction analysis and then these three omics data (microbiome, transcriptome, and pathway abundance data) were performed integration analysis.
Özet (Çeviri)
Sekanslama teknolojilerinin gelişmesi ile omik çalışmaların sayısında çok ciddi bir artış görülmüştür. Mikrobiyom, Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik ve diğer omik çalışmalar sonucunda elde edilen büyük veriler hem hastalıkların mekanizmalarının çözülmesinde hem de tanı ve tedavilerin geliştirilmesinde oldukça önemli rol oynamaktadır. Her bir omik çalışmadan çok değerli bulgular elde edilse de bu omik çalışmaları bütün olarak ele almak hastalık mekanizmalarının anlaşılmasında daha belirgin sonuçlara ulaşabilmeyi sağlayacaktır. Özellikle kanser gibi kompleks hastalıklarda, hastalığın oluşumuna etki eden birden çok parametre bulunmaktadır. Omik çalışma sonuçlarının makine öğrenmesi yardımı ile entegre edilmesi hangi etkenlerin hastalıkta rol aldığını tespit edebilmek adına oldukça özgül sonuçlara ulaşabilmeyi sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında, kolorektal kanser hastalarından elde edilen mikrobiyom transkriptom ve yolak verilerinin entegrasyonu güdümsüz ve güdümlü makine öğrenme teknikleri kullanılarak bu verilerin birbirleri ile olan ilişkisi analiz edilmiştir.
Benzer Tezler
- Yapay zeka ile dolaşım algoritmalarının Türkiye haritasına uygulanması
Application of circulation algorithms with artificial intelligence to the map of Turkey
ZEHRANUR YILMAZ
- Makine öğrenme algoritmaları ile su tüketim miktarlarının tahmini: Kocaeli örneği
Estimation of water consumption amounts using machine learning algorithms: The case study of Kocaeli
KASIM GÖRENEKLİ
- Implementation of propulsion system integration losses to a supersonic military aircraft conceptual design
İtki sistemi entegrasyonu kaynaklı kayıpların süpersonik askeri uçak kavramsal tasarımına uygulanması
EMRE KARASELVİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment
Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi
PARIA ETTEHADI OSGOUEI
- Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı
Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system
DENİZ IŞIL ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...