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
- Analysis of differentially expressed genes in breast cancer: BRCA1-induced gene expression profiles and meta-analysis gene signature
Meme kanserinde farklılaşmış ifade gösteren genlerin analizi: BRCA1 tarafından indüklenen gen ifade profilleri ve meta-analiz gen imzası
BALA GÜR DEDEOĞLU
Doktora
İngilizce
2009
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIK G. YULUĞ
- Identification of key biomolecules in adrenocortical cancer progression via bioinformatics and machine learning approaches
Adrenokortikal kanser ilerlemesinde anahtar biyomoleküllerin biyoinformatik ve makine öğrenimi yaklaşımları ile tanımlanması
AYŞE SAVAŞ ÖZMENOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyomühendislikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA GÖV
- Ftir histo-spectroscopic evaluation and chemometric discrimination of colon cancer
Kolon kanserinin ftır hısto-spectroscopıc değerlendirmesi ve kemometrik ayrıştırımı
SUSAN NAJAH MAHDI AL-KINANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN KIZIL
- Çoklu spektroskopik tekniklerle (EDXRF, ICP-MS, Raman) farklı kanserli doku tiplerinin karakterizasyonu ve sınıflandırılması
Characterization and classification of different cancer tissue types with multi-spectroscopic techniques (EDXRF, ICP-MS, Raman)
VEDAT SOLA
Doktora
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL ÖZDEMİR
- Adneksiyel kitlelerde benign-malign ayrımında malignite risk indekslerinin prediktif değeri
Predictive value of malignancy risk indices in discrimination of benign-malign adnexal masses
SİNEM ERTAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık BakanlığıKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL CAN TÜFEKÇİ