EnSCAN: Ensemble scoring for prioritizing causative variants across multi-platform GWAS for late-onset Alzheimer's disease
EnSCAN: Geç başlangıçlı Alzheimer hastalığı (LOAD) için çoklu platform genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (GWAS) hastalığa neden olan varyantları önceliklendirmek için çoklu model önsel bilgilerin birleştirilerek skorlanması
- Tez No: 928038
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON, PROF. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Genetik, Tıbbi Biyoloji, Biostatistics, Genetics, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Alzheimer Hastalığı (LOAD), yaşlı bireyler arasında yaygın olarak görülen ilerleyici ve karmaşık bir nörodejeneratif hastalıktır. Hafıza bozukluğu ve azalmış entelektüel yetiler dahil olmak üzere bilişsel bozulma ile kendini gösterir. LOAD'un etiyolojisi sıklıkla travmatik beyin hasarlarıyla iç içe geçmiştir. Alzheimer Hastalığı'nın (AD) genetik temelleri belirsizliğini korumaktadır ve bu durum LOAD'un erken ve ayırt edici teşhisini engellemektedir. Genom boyutunda ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), belirli lokuslarda bağımsız genetik varyantlar arasındaki istatistiksel etkileşimlerin incelenmesine olanak tanırken, geleneksel tek değişkenli analizler bu genetik varyantlar arasındaki doğrusal olmayan ve karmaşık ilişkileri gözden kaçırabilir. Buna karşın, makine öğrenimi (ML) algoritmaları, genetik varyantlar arasındaki doğrusal olmayan etkileşimleri dikkate alarak gizli, yenilikçi ve klinik olarak anlamlı örüntüleri ortaya çıkarmada önemli bir rol oynamaktadır. Böylece karmaşık hastalıklardaki genetik yatkınlığın anlaşılmasını artırmaktadır. Geleneksel sınıflandırma yöntemlerinden biri olan çoğunluk oy verme yöntemi, farklı genotipleme platformlarda farklı özellik yapılandırmaları nedeniyle uygulanabilir değildir. Bu nedenle, çoklu genotipleme platformları arasında anlamlı Tek Nükleotid Varyantlarını (SNV'ler) ayırt etmek için yenilikçi bir“post-ML ensemble”metodolojisi geliştirilmiştir. Bu çalışmada EnSCAN çerçevesini tanıtarak, farklı genotipleme platformlarında seçilen varyantları konsolide eden ve bu varyantları öncelikli aday lokus olarak sıralayarak her bir genotiplendirme platformundaki makine öğrenmesi sonuçlarından elde edilen önsel bilgiyi iyileştiren ve birleştiren yenilikçi bir algoritma önerilmektedir. Önerilen EnSCAN algoritması, varyatların kromozomal konumlarını sitogenetik bantlara göre haritalama ve çiftler arasındaki yakınlıkları ile çoklu model üzerinde Rastgele Orman (RF) doğrulamalarını kullanarak SNV'leri ve Alzheimer Hastalığı için ayırt edici genleri önceliklendirmeyi sağlar. EnSCAN algoritmasındaki skorlama yöntemi ölçeklenebilir olup, herhangi bir çoklu platform genotipleme çalışmasına uygulanabilir durumdadır. Bu çalışmada EnSCAN skorlama algoritmasının, üç GWAS veri seti arasında LOAD ile ilişkili aday ayırt edici varyantlarını nasıl önceliklendirdiği sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Late-onset Alzheimer's Disease (LOAD) represents a progressive and complex neurodegenerative condition prevalent among the elderly demographic. Manifesting through cognitive deterioration, including memory impairment and diminished intellectual faculties, LOAD's etiology often intertwines with traumatic brain injuries. The genetic underpinnings of Alzheimer's Disease (AD) remain elusive, impeding early and differential diagnosis of LOAD. While Genome-Wide Association Studies (GWAS) enable the examination of statistical interactions among individual genetic variants within specific loci, the traditional univariate analysis may overlook intricate relationships among these genetic elements. Conversely, machine learning (ML) algorithms prove indispensable in uncovering latent, novel, and clinically relevant patterns by accommodating nonlinear interactions among genetic variants, thereby augmenting our understanding of the genetic predisposition inherent to complex disorders. Nevertheless, conventional majority voting is inapplicable across diverse platforms due to disparate SNV's attribute configurations. Hence, a novel post-ML ensemble methodology is devised to discern significant Single Nucleotide Variants (SNVs) across multiple genotyping platforms. Introducing the EnSCAN framework, we propose a pioneering algorithm to consolidate selected variants even across distinct platforms, thereby prioritizing candidate causative loci and enhancing ML outcomes by combining prior information captured from each multimodel of each dataset. The proposed ensemble algorithm utilizes chromosomal locations of SNVs by mapping to cytogenetic bands, along with the proximities between pairs and multimodel via Random Forest (RF) validations to prioritize SNVs and candidate causative genes for Alzheimer's Disease. The scoring method is scalable and can be applied to any multi-platform genotyping study. We present how the proposed EnSCAN scoring algorithm prioritizes the candidate causative variants related to LOAD among three GWAS datasets.
Benzer Tezler
- Türkiye'de yabancı gerçek kişilerin taşınmaz edinimi ve vatandaşlık ilişkileri: Genel durum analizi ve Antalya ili Alanya ilçesi örneği
Property acquisition and citizenship relations of foreign individuals in Turkey: General overview and case study of Alanya district in Antalya provinc
ENCAN AYDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonomiAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM TANRIVERMİŞ
- Türkiye'de aile hekimlerinin ultrasonografi kullanımına yaklaşımı: Tanımlayıcı çalışma
Approach of family physicians to the use of ultrasonography in Türkiye: A descriptive study
ENESCAN ÖZMEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiHacettepe ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL AKSOY
- 2015-2019 yılları UEFA Şampiyonlar Ligi müsabakalarındaki önemli oyun ilişkili istatistiklerin belirlenmesi
Determination of important game-related statistics in UEFA Champions League competitions between 2015-2019
ENESCAN KİLCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
SporBalıkesir ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN IŞIK
- 'Tehlike değerlendirme aracı' ölçeğinin Türkçeye uyarlanması ve geçerlik-güvenirliğinin araştırılması
Adaptation of the 'danger assessment TOOL' scale to Turkish and evaluation of validity-reliability
ENİSCAN KARAALP
- Gizli sınıf analizi ile Türkiye'de cinsiyet eşitsizliğine bakış açısının değerlendirilmesi
Evaluation of gender inequality viewpoint in Turkey with the latent class analysis
ENESCAN DEVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM YORULMAZ