An RNA-Seq based network approach to elucidate molecular mechanisms of asymptomatic Alzheimer's disease
Asemptomatik Alzheimer hastalığının moleküler mekanizmalarını aydınlatmak için RNA-Seq tabanlı bir ağ yaklaşımı
- Tez No: 936081
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biyoloji, Biyomühendislik, Biostatistics, Biology, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Alzheimer hastalığı (AH), zorlu tedavi süreci nedeniyle hem hastalar hem de aileleri için büyük zorluklara neden olmaktadır. AsymAD (Asemptomatik Alzheimer Hastalığı), bilişsel olarak normal bireylerde amiloid plaklar ve nörofibriler yumaklar ile tanımlanan AH'nin preklinik bir aşamasıdır ve AH'nin erken tanı ve tedavisi için yapılan araştırmalar açısından önemlidir. Bu tez çalışmasının amacı, AsymAD'ye ilişkin moleküler mekanizmaların detaylı tanımlanmasıyla, AD'nin erken tespiti ve tedavisi için yeni aday biyobelirteçlerin tahminini gerçekleştirmektir. Bu kapsamda transkriptom verilerine odaklanılarak, ROSMAP (Religious Orders Study and Memory and Aging Project) ve MSBB (Mount Sinai Brain Bank) adlı iki farklı konsorsiyum tarafından üretilen RNA dizileme (RNA-seq) verileri analiz edildi. Veri setlerindeki bireyler klinik ve nöropatolojik kriterlere göre AD ve AsymAD olarak gruplandırıldı. Ardından, AD ve AsymAD örnekleri arasında diferansiyel olarak ifade edilen genler (DEG'ler), diferansiyel olarak ifade edilen transkriptler (DET'ler) ve diferansiyel olarak kullanılan transkriptler (DUT'ler) belirlendi. Daha sonra, bu üç analizden elde edilen genler, KeyPathwayMiner aracı kullanılarak bir insan protein-protein etkileşim ağına haritalandı ve AsymAD ile ilişkili alt ağlar tespit edildi. Sonuçlar fonksiyonel zenginleştirme analizi yoluyla yorumlandı ve literatürde yer alan AD ile ilgili ve öğrenme-bellek-biliş ile ilgili genlerin listeleriyle karşılaştırıldı. Bu sayede, aday biyobelirteç genlerin tahmini gerçekleştirildi. Diferansiyel analizlerden elde edilen aday genler NRXN3, DGKB, ADAMTS2, GNG4, ENPP5, PCOLCE, COL25A1, COL26A1, MRPL1, and MRPL30 olarak bulunmuştur. Bu çalışma, sadece DEG'lere odaklanan standart yaklaşımların ötesinde, analizlere DET'leri ve DUT'ları da dahil ederek yenilikçi bir yaklaşım ortaya koymakta ve AsymAD'nin moleküler mekanizmalarına ilişkin kapsamlı bulgular sunmaktadır. Ek olarak, DEG'lerden, DET'lerden ve DUT'lardan elde edilen alt ağ analizi sonuçlarının birleştirilmesi, AsymAD'ye yeni bir bakış açısı sağlamış ve AD için yeni genlerin belirlenmesine katkıda bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease (AD) causes major challenges for both patients and their families due to its extremely challenging management and treatment. AsymAD (Asymptomatic Alzheimer's Disease) is a preclinical stage of AD identified by amyloid plaques and neurofibrillary tangles in cognitively normal individuals and offers essential understanding for early diagnosis and treatment of AD. The goal of this thesis research is to uncover molecular insights into AsymAD, which will lead to the identification of new candidate biomarkers and molecular mechanisms for early detection and intervention of AD. Highlighting the focus on gene expression analysis, RNA sequencing (RNA-seq) datasets from two different consortiums named ROSMAP (Religious Orders Study and Memory and Aging Project) and MSBB (Mount Sinai Brain Bank) were investigated. The individuals in the datasets were grouped into AD and AsymAD based on clinical and neuropathological criteria. Applied methods here identified differentially expressed genes (DEGs), differentially expressed transcripts (DETs) and differentially used transcripts (DUTs) between AD and AsymAD samples. Subsequently, the genes from the three analyses were mapped onto a human protein-protein interaction network using the KeyPathwayMiner tool, revealing subnetworks associated with AsymAD. The results were interpreted through functional enrichment analysis and compared with the predefined lists of AD-related and learning-memory-cognition-related genes, leading to the discovery of biomarker candidate genes. The candidate genes are NRXN3, DGKB, ADAMTS2, GNG4, ENPP5, PCOLCE, COL25A1, COL26A1, MRPL1, and MRPL30. This thesis study introduces an innovative approach by including DETs and DUTs in the analyses, beyond the standard focus on DEGs, pointing out comprehensive insights into the molecular mechanisms of AsymAD. In addition, combining the results of the subnetwork analysis from DEGs, DETs, and DUTs provided a new perspective to AsymAD and resulted in the discovery of further important genes.
Benzer Tezler
- A network alignment approach for integrating multiple single-cell RNA-sequencing datasets
Tek hücre RNA dizileme veri setlerinin entegrasyonu için ağ hizalama tabanlı bir yöntem geliştirilmesi
YACINE MAROUF
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL KAZAN
PROF. DR. CESİM ERTEN
- Integrative network modelling of the dasatinib treatment in glioblastoma stem cells
Glioblastoma kök hücrelerinde dasatinib tedavisinin bütünleyici ağ modellemesi
GÖKÇE SENGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. NURCAN TUNÇBAĞ
- Personalized molecular interaction models for Alzheimer's disease based on multi-layer information in RNA-Seq data
RNA-Seq verilerindeki çok katmanlı bilgilerle Alzheimer hastalığına özel kişiselleştirilmiş moleküler etkileşim modelleri oluşturulması
ELİF DÜZ
Doktora
İngilizce
2025
BiyoistatistikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR
- A graph theoretical approach for aligning cell lines and tumors
Hücre hatlarının ve tümörlerin hizalanması için çizge teorimsel yaklaşımlar
MUHAMMET EDİP AKAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL KAZAN
PROF. DR. CESİM ERTEN
- Systems biomedicine approaches in renal cell carcinomas to identify subtype-specific molecular signatures and potential therapeutics
Alt tipe özgü moleküler işaretçileri ve potansiyel terapötikleri tanımlamak için renal hücreli karsinomlarda sistem biyotıp yaklaşımları
AYŞEGÜL ÇALIŞKAN İŞCAN
Doktora
İngilizce
2022
BiyoistatistikMarmara ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA