Geri Dön

COVID-19 patogenezinin moleküler düzeyde tanımlanması ve tahmini için spektrokimyasal ve açıklanabilir yapay zekâ yaklaşımlarının birlikte değerlendirilmesi

Co-evaluation of spectrochemical and explainable artificial intelligence approaches for molecular-level identification and prediction of COVID-19 pathogenesis

PDF İndir

  1. Tez No: 923036
  2. Yazar: GÖRKEM TOKGÖZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RAFİG GURBANOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bu tez çalışması, ATR-FTIR spektroskopisi ile spektrokimyasal ve açıklanabilir yapay zekâ (AYZ) yaklaşımlarının birleştirilmesiyle COVID-19 hastalarındaki moleküler değişiklikleri ve hastalık ilerlemesini incelemektedir. Entübe hastalardan (EC), hastane hizmetleri alan hastalardan (SC) ve iyileşen hastalardan (PC) alınan kan serumu örnekleri, olası spektrokimyasal serum biyobelirteçlerini belirlemek amacıyla analiz edilmiştir. Lipid, protein, nükleik asit konsantrasyonları ve IgG glikozilasyonu gibi spektrokimyasal parametreler kantifize edilerek hastalık şiddetini yansıtan önemli değişiklikler ortaya konmuştur. Özellikle, EC hastalarında SC ve PC gruplarına kıyasla artmış lipid içeriği, değişmiş protein konsantrasyonları ve artırılmış protein fosforilasyonu gözlemlenmiştir. Serum AGR (Albümin/Globulin Oranı) indeksi hasta grupları arasında belirgin farklılık göstermekte olup COVID-19 şiddeti için hızlı bir biyokimyasal belirteç olma potansiyeli taşımaktadır. Buna ek olarak, IgG glikozilasyonu ve glukoz konsantrasyonlarındaki değişikliklerin hastalık şiddeti ile ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca ağır hasta gruplarının (EC ve SC) serum IgG, IgM ve IgA antikor seviyelerinde PC gruba göre artış gözlemlenmiştir. Spektral analiz, EC hastalarında gözlemlenen belirgin değişikliklerle nükleik asit konsantrasyonlarını gösteren spesifik bantları vurgulamaktadır. AYZ teknikleri, COVID-19'un etkisinin heterojenliğini vurgulamakta ve hasta kategorileri arasında hastalık şiddetini tahmin etmede çeşitli spektral özelliklerin önemini daha belirgin hale getirmektedir. Genel olarak, bu kapsamlı yaklaşım COVID-19 patogenezinin altında yatan moleküler mekanizmalara dair önemli içgörüler sunmakta ve karar alma süreçlerine ve hasta yönetimine yardımcı olmak amacıyla şeffaf ve yorumlanabilir bir tahmin algoritması önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis study explores the molecular alterations and disease progression in COVID-19 patients using ATR-FTIR spectroscopy combined with spectrochemical and explainable artificial intelligence (XAI) approaches. Blood serum samples from intubated patients (IC), those receiving hospital services (SC), and recovered patients (PC) were analyzed to identify potential spectrochemical serum biomarkers. Spectrochemical parameters such as lipid, protein, nucleic acid concentrations, and IgG glycosylation were quantified, revealing significant alterations indicative of disease severity. Notably, increased lipid content, altered protein concentrations, and enhanced protein phosphorylation were observed in IC patients compared to SC and PC groups. The serum AGR (Albumin/Globulin Ratio) index demonstrated a distinct shift among patient groups, suggesting its potential as a rapid biochemical marker for COVID-19 severity. Additionally, alterations in IgG glycosylation and glucose concentrations were associated with disease severity. Additionally, an increase in serum IgG, IgM, and IgA antibody levels was observed in the severely ill patient groups (EC and SC) compared to the PC group. Spectral analysis highlighted specific bands indicative of nucleic acid concentrations, with notable changes observed in IC patients. XAI techniques further elucidated the importance of various spectral features in predicting disease severity across patient categories, emphasizing the heterogeneity of COVID-19's impact. Overall, this comprehensive approach provides insights into the molecular mechanisms underlying COVID-19 pathogenesis and offers a transparent and interpretable prediction algorithm to aid decision-making and patient management.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    887178

    NF-κB ilişkili Covid-19 patogenetizinin hastalık şiddetine olan etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of NF-κB-related Covid-19 pathogenesis on disease severity

    SEFA ÇETİNKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Allerji ve İmmünolojiBiruni Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF SİBEL ASLAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜVEN YENMİŞ

  2. Tez No

    776518

    Generation of plasmid-based eukaryotic model to investigate biology of Crimean-Congo hemorrhagic fever virus nucleoprotein and glycoproteins

    Kırım Kongo kanamalı ateşi virüsü nükleoproteinin ve glikoproteinlerinin biyolojisinin çalışılmasında plazmit temelli ökaryotik model oluşturulması

    NESİBE SELMA ÇETİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyoteknolojiBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ZİYA DOYMAZ

  3. Tez No

    879995

    Clinical and molecular collaboration studies: i)comparison of CNV by NGS&MLPA in hereditary breast and ovarian cancer ii)effective covid-19 sampling and storage

    Klinik ve molküler işbirliği çalışmaları: i)HBOC kapsamında NGS ve MLPA ile CNV karşılaştırması ii) covıd-19 için etkili örnek toplama ve saklama koşulları

    JALE YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

  4. Tez No

    818583

    Development of mirna biomarkers for the differentiation between gingivitis and periodontitis: A pilot study

    Gingivitis ve periodontitis ayrımı için mirna biyobelirteçlerinin geliştirilmesi: Pilot çalışma

    DHAFIR LATIEF FAYADH FAYADH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyokimyaSüleyman Demirel Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CALAPOĞLU

  5. Tez No

    912250

    COVİD-19 geçiren gebelerde genetik zeminin klinik seyre etkisi

    The effect of genetic background on the clinical course in pregnancy with COVİD 19

    SEMA YILMAZ KIRIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSelçuk Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. ŞUA SÜMER

Geri Dön