Identification of tumor-discriminating mRNA signatures via support vector machines supported by disease ontology
Destek vektör makineleri kullanılarak hastalık ontolojisi aracılığıyla tümör ayırımını sağlayan mRNA imza moleküllerinin tanımlanması
- Tez No: 920468
- Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARGA, PROF. DR. PEMRA ÖZBEK SARICA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Biostatistics, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Kanser sahip olduğu karmaşık doğası sebebiyle altında yatan biyolojik mekanizmaların anlaşılması zordur. Bu tür durumların aşılması için karmaşık veri analizini sağlayabilecek makine öğrenimi/yapay zeka yazılım/betiklerinin geliştirilmesi gereklidir. Bu alanda kanser tedavisinde önemli veri kaynağı olabilecek kanser ve diğer hastalıkların ilişkileri üzerinde durulması üzerinde yapılan çalışmalar azdır. Bu eksikliğe değinmek için çalışmamız içerisinde SVM-DO adını verdiğimiz gen ekspresyon verisini kullanarak hastalıklar ve hedef kanser türü arasında bir ilişki kurup ilgili kanser hakkında diagnostik, prognostic ve ilaç yeniden amaçlandırma gerçekleştiren bir algoritma oluşturduk. Algoritmanın ilk bölümünde çeşitli hastalıklarda görülen ve ilgili TCGA RNA-Seq transkriptom veri setinnde mevcut genler tümör/normal doku ayrımının yapılması için diskriminatif gen seti modeli kurulmasında kullanılır. Ardından, ilgili genler üzerinde hayatta kalım analizi uygulanarak prognostik gen adaylarının tayini yapılır. Algoritmanın ikinci bölümünde ağ modeli ve ilaç isimlendirmesi üzerinde oluşturulmuş bir benzerlik sistemi kombinasyonu uygulanarak ilaç yeniden amaçlandırma işlemi yapılmaktadır. Ağ modeli içerisinde prognostik etki gösterdiği tahmin genlerin hastalık kayıtlarında adı geçen kimyasallar kullanılarak gen, hastalık, ilaç ve kanser yolaklarını içeren 4 farklı ilişki grubu meydana getirilir. Algoritmanın sonuçları elden edilen gen listelerinin doku ayrımı ve prognostik analizde iyi performans gösterdiği işaret etmektedir. Kolon kanseri odaklı yapılan ilaç yeniden amaçlandırma çalışması önceden iyi dokümante edilmiş pozitif sonuçlu deneysel ilaç çalışmaları gözlemlenmiştir. Ayrıca ilaçların DrugBank içerisinde antineoplastik olarak kayıtlı olan bir grup olduğu da gözlemlenmiştir. Bu ilaçların büyük bölümü yüksek derecede interaksiyon göstermiştir. Elde edilen algoritma kanser çalışmalarında diagnoz, prognoz ve ilaç yeniden amaçlandırma olarak geniş bir alanda kanser araştırması ve tedavi geliştirilmesi konusunda destek sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
The complex nature of cancer causes difficulties in understanding the underlying biological mechanisms of the disease. To overcome this persistent challenge, complex data handling machine learning (ML) / artificial intelligence (AI) tools are necessary to be developed. In this area, the algorithm studies finding genetic biomarkers based on disease-cancer associations are scarce despite their potential in novel cancer treatment. To address the scarcity, we developed SVM-DO algorithm constructing disease-cancer association by using gene expression data to analyze diagnosis, prognosis and drug repurposing for the cancer of interest. In the first section, TCGA RNA-Seq transcriptome data is analyzed to construct tumor/normal tissue discriminating model with genes having disease records. Each member of gene set is applied to survival analysis for extracting prognostic gene candidates. In the second section, a network model and drug nomenclature similarity system are combined to apply drug repurposing for cancer treatment. In the network model, chemical information related to the disease records from the prognostic gene candidates is used to construct a network model involving four different associations related to gene, disease, chemical and pathways. According to the results, gene sets performed well in discrimination and survival analysis indicating potential for becoming diagnostic/prognostic cancer marker candidates. By using the candidates, algorithm identified drug set having well-documented information about colon cancer treatment and containing members with antineoplastic properties in DrugBank database and high levels of interaction. Through providing wide range of data in the areas of diagnosis, prognosis and drug repurposing, our algorithm can support the topics of cancer research and treatment.
Benzer Tezler
- Identification and characterization of a new mosquitocidal Bacillus sphaericus and its toxin proteins
Sivrisinek öldürücü yeni bir suş olan Bacillus sphaericus ve toksin proteinlerinin tanımlanması ve karakterizasyonu
FATİH ÇAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
BiyoteknolojiYeditepe ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRETTİN ŞAHİN
- Servikal spinal travmalı 109 olgunun retrospektif incelenmesi
Retrospective evaluation of 109 patients with cervical spine trauma
HAYDAR ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
NöroşirürjiSağlık BakanlığıBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
UZMAN YAVUZ ERDEM
- Cinsel yolla bulaşan enfeksiyon etkenlerinin tanısında kullanılan konvansiyonel yöntemler ve DPO TM (dual priming oligonükleotid) tabanlı multipleks PCR yönteminin karşılaştırılması
Comparison of conventional methods used in the diagnosis of sexually transmitted infectionsand DPO TM (Dual priming oligonükletid) based multiplex PCR method
DEMET FURKAN SEVİNDİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
MikrobiyolojiSağlık BakanlığıTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERRİN ESEN
- Doğu karadeniz bölgesinde osteoporoz için risk faktörlerinin tespiti
Identification of risk factors for osteoporosis in the region of east black sea
MÜNEVVER SERDAROĞLU BEYAZAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonKaradeniz Teknik ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TOSUN
- İnvaziv meme karsinom olgularında her2 ekpresyonunun sısh (gümüş insitu hibridizasyon)yöntemiyle tespit edilerek sonuçların immünohistokimyasal ve fısh (floresan insitu hibridizasyon) yöntemleriyle karşılaştırılması
Determination of her2 status in invasive ductal breast carcinoma using sish and correlation between fish and ihc
BETÜL ÜNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
PatolojiAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ŞEYDA KARAVELİ