Geri Dön

Multi-omics integration and analysis of metagenomics and metabolomics data from rat model of acquired epilepsy

Kazanılmış epilepsi sıçan modelinden metagenomik ve metabolomik verilerin çoklu omik analizi ve entegrasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 880719
  2. Yazar: ERAY ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Biyoinformatik, Bioinformatics
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Biyoinformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Epilepsi, aşırı ve hipersenkron nöronal aktivite ile beynin elektriksel işleyişindeki anormal değişikliklere bağlı, tekrarlayan nöbetlerle karakterize nörolojik bir hastalıktır. Bugüne kadar bağırsak mikrobiyotasının, epilepsi de dahil olmak üzere çeşitli insan nörolojik bozukluklarındaki rolünü ve önemini ortaya çıkaran çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, kainik asitle indüklenen pediatrik sıçan epilepsi modelinden toplanan dışkı örneklerinden elde edilen shotgun metagenomik ve serum örneklerinden elde edilen hedeflenmemiş metabolomik verileri, epilepsi gelişimi ile ilişkili bağırsak mikrobiyotası etkilerini ortaya çıkarmak için analiz edilmiştir. Bu bağlamda, Sham kontrolleri, kainik asit uygulanan sıçanlarda nöbet geliştirmeyen No-Epi grubu ile nöbet gelişimi olan Epi grubu olmak üzere toplam üç grup tanımlanmıştır. Özellikle Epi ve Sham karşılaştırmasında, lipid metabolizması ile ilişkili, en yüksek sayıda ve anlamlı derecede farklı serum metabolitleri ortaya çıkarmıştır. Metagenomik beta çeşitliliğine dayalı analizler, Sham kontrollerine kıyasla hem Epi hem de Epi olmayan gruplarda disbiyoz varlığını gösterirken; Epi ve No-Epi grupları arasında anlamlı bir fark elde edilememiştir. Bu çalışma ile toplam 324 adet metagenom verileri ile birleştirilmiş genom kataloğu oluşturulmuştur. Taksonomik analizlerde, kısa zincirli yağ asitleri sentezi ile ilişkilendirilmiş bir çok bakteri seviyelerinde istatiksel olarak anlamlı farklar elde edilmiştir. Son olarak, çoklu omik verileri entegrasyonu sonrası, CAG-873 sp009775195 ve Angelakisella cinsinin bilinmeyen türü ile serum N-Asetillornitin seviyeleri arasında zıt yönlerde anlamlı korelasyonlar elde edilmiştir. Bütün bu bulgular ışığında bu çalışma ile, pediatrik bir sıçan modelinde epilepsi gelişiminde bağırsak mikrobiyotasında ve serum metabolomiklerinde spesifik değişiklikler olduğu ortaya koyulmuştur.

Özet (Çeviri)

Epilepsy is a neurological disorder characterized by repetitive seizures observed due to abnormal alterations in the electrical functioning of the brain with excessive and hypersynchronous neuronal activity. Crosstalk between gut and brain has been revealed to be an important factor in development of the central nervous system. Up to date, numerous studies conducted to reveal role and importance of gut microbiome on variety of human neurological disorders including epilepsy. In this study, shotgun metagenomics sequencing data from faecal samples and untargeted metabolomics data from serum samples obtained from kainic acid-induced pediatric rat model of epilepsy are analyzed to reveal omics fingerprints associated with epilepsy development. A total of three rat subgroups were defined as Sham controls, kainic acid administered rats with and without seizure development as Epi and No-Epi. Untargeted serum metabolomics revealed highest number of significantly different metabolites between Epi vs Sham comparison, which was specifically associated with lipid metabolism. Shotgun metagenomics data analysis showed dysbiosis in both Epi and No-Epi groups compared to Sham controls based on beta diversity, while there was no significant community-wise difference between Epi and No-Epi gut microbiota. A bacterial catalogue of 324 metagenome assembled genomes was established by this study. Taxonomic analyses in phylum, family, genus, and species levels pointed out significant differences in abundances of several bacteria that play role in short chain fatty acids production. Finally, multi-omics integration revealed significant correlations between two bacterial species, annotated as CAG-873 sp009775195 and unknown species of genus Angelakisella, and serum N-Acetylornithine in opposite directions. Taken together, this study provides specific alterations in gut microbiota and serum metabolomics in epilepsy development in a pediatric rat model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    918239

    Parkinson hastalığında bilişsel bozulmanın nörogörüntüleme ve multi-omiks veri entegrasyonu ile makine öğrenmesi kullanılarak araştırılması

    Investigation of cognitive impairment in parkinson's disease using neuroimaging and multi-omics data integration with machine learning

    BÜŞRANUR DELİCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mikrobiyolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN YILDIRIM

  2. Tez No

    1008497

    Development of a computational tool for multi-omics integration and bayesian network analysis of transposable element–derived promoter-proximal regulatory interactions

    Transpozon türevli promotor yakın düzenleyici etkileşimlerin çoklu-omik entegrasyon ve bayes ağlarıyla analizi için hesaplamalı bir araç geliştirilmesi

    NECATİ KAAN KUTLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    BiyoteknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Genom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. GÖKHAN KARAKÜLAH

  3. Tez No

    1013672

    Cancer subtyping and multi-omics analysis of common precursor B Acute Lymphoblastic Leukemias

    B hücreli (Common Precursor B) akut lenfoblastik lösemilerin kanser alt tiplemesi ve çoklu omic analizi

    BARAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Biyoistatistikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF KUBAT ÖKTEM

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI

  4. Tez No

    859271

    Kanser alt gruplaması için çoklu-omik verilerin evrişimsel otokodlayıcı mimarisi ile entegrasyonu

    Integration of multi-omics data with convolutional autoencoder architecture for cancer subtyping

    HÜSEYİN UYAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR GÜMÜŞ

  5. Tez No

    650595

    Çoklu omik verilerinin birleştirilmesinde kullanılan yaklaşımların ve sınıflandırma yöntemlerinin performansının araştırılması

    Performance investigation of approachesand classification methods used in integration multi-omics data

    FUNDA İPEKTEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikErciyes Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ

Geri Dön