Finding novel markers for neurodevelopmental diseases by machine learning-based classification
Makine öğrenmesi bazlı sınıflandırma kullanarak nörogelişimsel hastalıklar için ayırt edici özelliklerin bulunması
- Tez No: 929788
- Danışmanlar: PROF. ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN, DOÇ. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mikrobiyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Microbiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Majör Depresyon Bozukluğu (MDB) dünyada öne gelen nörogelişimsel bozukluklardan birisidir ve kompleks doğası onu günümüz bilim insanları tarafından hala daha tam anlamıyla çözülemeyen bir probleme dönüştürmüştür. Geçtiğimiz yıllarda MDB gibi bozuklukların beyin-bağırsak ilişkisi üzerinden bağırsak mikrobiyomunun önemi analiz ve modelleme yöntemleriyle incelenerek bilim insanlarının dikkatini çekmeye başlamıştır. Bu çalışmada Amerikan Bağırsak Projesi'ne ait 361 Kontrol ve 23 MDB hastanın dışkı örnekleri kullanılmıştır. Qiita üzerinden elde edilen biyoinformatik analizinden sonra veri setinin özellikleri incelenmiştir ve alfa ve beta çeşitlilik indekslerine bakılarak hastaların yaş bilgisi haricinde herhangi bir istatistiksel anlamlılık bulunamamıştır. Çeşitli Diferansiyel Bolluk Analizi (DBA) yöntemleri kullanılarak potansiyel biyolojik belirteçler bulunmaya çalışılmıştır ve buradan elde edilen sonuçlar makine öğrenme modellerine yüklenerek alternatif bir DBA filteresi uygulanmış veri seti kullanılarak orjinal veri setiyle kıyaslanıp önemli belirteçler bulunmuştur. Makine modellerinin arasında en iyi modeller Random Forest ve XGBoost iken, kesişimlerine bakıldığında literatürdeki bazı çelişkilere rağmen bakterilerden Bifidobacterium adolescentis türü ve Odoribacter, Ruminococcus, ve Adlercreutzia cinslerinin MDB için potansiyel biyolojik belirteçler olabileceği bulunmuştur. Modellerin sonucuyla B. adolescentis türünün MDB hastalarında azaldığını, geriye kalanların ise arttığı bulunmuştur. Bu biyolojik belirteçler için destekleyici bulgular olmasına rağmen, bağırsak mikrobiyom verileri incelenirken alternatif modelleme ve filtreleme seçenekleri ve dış etkenlerden cinsiyet, stres ve beslenme tipi gibi faktörleri de ele alınmalıdır.
Özet (Çeviri)
Major Depressive Disorder (MDD) is one of the leading neurodevelopmental disorders worldwide and its heterogeneous and complex nature remains a significant challenge for scientists to fully understand and unravel. In recent years, the importance of gut microbiome through the human gut-brain axis has gathered the attention of scientists to analyze and model the bacterial components of the human gut and its effects on the human brain, especially in the case of MDD. In this study, we analyzed the American Gut Project (AGP) dataset using fecal samples of 361 controls and 23 MDD patients. After retrieving the Qiita bioinformatics analysis, the cohort was analyzed for its characteristics and for alpha and beta diversity indexes which did not reveal any statistical significance except for the age of patients. Various differential abundance analysis (DAA) methods were conducted to find potential biomarkers and these results were fed into our machine learning models as an alternative DAA-filtered dataset compared to the raw dataset to find important features. Our best two models, which were Random Forest and XGBoost, at their intersection, have found that despite some inconsistencies in the literature, species Bifidobacterium adolescentis and genera Odoribacter, Ruminococcus, and Adlercreutzia could be potential biomarkers for MFD. Our models found that species B. adolescentis decreased in MDD patients whereas the rest increased in MDD patients. Despite supporting evidence for these potential biomarkers, factors such as modeling and filtering choices, as well as external influences like sex, stress and diet should also be taken into account when analyzing gut microbiome datasets.
Benzer Tezler
- Huntington hastalığı 'knock ın' fare modelinde nörogelişimsel mekanizmaların araştırılması
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER YEŞİLOT
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunda LncOB, serum leptin ve nöropeptit Y seviyelerinin beslenme alışkanlıkları ve metilfenidat tedavisi ile ilişkisinin incelenmesi
Investigation of the relationship between nutritional habits, methylphenidate treatment, and levels of LncOB, serum leptin, and neuropeptide Y in attention deficit hyperactivity disorder
BÜŞRA ÇOBAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriGaziantep ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARAN ÇALIŞGAN
- İgA nefropatili hastalarda renal biyopsi bulguların renal sağkalım üzerindeki prognostik etkisi
The prognostic impact of renal biopsy findings on renal survival in patients with IgA nephropathy
EGE GİRTİNE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NefrolojiEge Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM SEZİŞ
- Metastatik prostat kanserli hastaların plazmalarında mikroRNA analizi
Investigation of microRNAs in plasma of patients with metastatic prostate cancer
MÜGE KOVANCILAR
- Şizofreni hastalarında dürtüsellik ve intihar özellikleri ile S100S ve BDNF düzeylerinin ilişkisi
The relationship between impulsivity, suicidal characteristics, and serum S100B and BDNF levels in patients with Schizophrenia
YUNUS EMRE KAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriKaradeniz Teknik ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEMET SAĞLAM AYKUT