Geri Dön

Deciphering sequence variations and splicing sensitivity: Predictive analysis of PSI in SRRM4 response groups

Sekans varyasyonlarının ve birleştirme duyarlılığının çözümlenmesi: SRRM4 yanıt gruplarında PSIin tahminsel analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 972213
  2. Yazar: ÜMİT SUDE BÖLER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇAK OTLU SARITAŞ, DR. MAFALDA DİAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Tıbbi Biyoloji, Biyoistatistik, Biology, Medical Biology, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoinformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Alternatif birleştirme, transkriptomik çeşitliliğin artırılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Mikroekzonlar ise, sinir sistemine özgü alternatif birleştirme programlarının en korunmuş ve hassas şekilde kontrol edilen bileşenlerinden birini temsil etmektedir. Mikroekzon dahil edilmesi Serine/Arginine Repetitive Matrix 4 (SRRM4) düzeylerine karşı oldukça duyarlı olduğundan ve otizm dahil nörogelişimsel bozukluklarda sıklıkla bozulduğundan, dahil edilmeyi kontrol eden cis-düzenleyici özelliklerin tanımlanması klinik açıdan önemlidir. Bu tez, farklı düzeylerdeki SRRM4 ifadesi altında sentetik olarak tasarlanmış sekans varyantlarının yukarı intron, mikroekzon ve aşağı intron bölgelerindeki değişimlerinin, PSI (Percent Spliced In) değerleri üzerindeki etkilerini incelemektedir. Massively Parallel Splicing Assays (MaPSy) ile elde edilen sentetik bir mikroekzon kütüphanesi kullanılarak, SRRM4'ün dört farklı ifade koşulunda birleştirme sonuçlarını tahmin etmek üzere özel bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) modeli geliştirilmiştir. Model, one-hot kodlanmış diziler ve yardımcı bağlamsal verilerle eğitilmiş, her bir koşulda güçlü tahmin performansı göstermiştir. Biyolojik yorumlanabilirliği artırmak amacıyla, PSI tahminlerine katkıda bulunan düzenleyici sekans motiflerini çıkarmak üzere DeepLIFT tabanlı özellik katkı analizi ve TF-MoDISco-lite yöntemi uygulanmıştır. Keşfedilen motifler daha sonra CISBP-RNA veritabanı kullanılarak TOMTOM aracı ile anotasyonlanmış ve SRRM4 aracılı birleştirme düzenlemesiyle ilişkili olabilecek eş düzenleyici elementler hakkında içgörüler sağlanmıştır. Bu çalışma, mikroekzon katılımının cis-düzenleyici mantığını çözümlemeye yönelik hesaplamalı bir çerçeve sunmakta ve bütünleştirici modellemenin, birleştirme düzenlemesinin sinir gelişimi bağlamındaki anlaşılmasını nasıl ileri taşıyabileceğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Alternative splicing is essential for the expansion of transcriptomic complexity, with microexons representing some of the most functionally critical and tightly regulated splicing events in neural development. Because microexon inclusion is highly sensitive to Serine/Arginine Repetitive Matrix 4 (SRRM4) levels and is often disrupted in neurodevelopmental disorders, including autism, defining the cis-regulatory features that control inclusion is clinically relevant. Under differential SRRM4 expression, this thesis examines the effects of engineered sequence variants in the upstream intron, microexon, downstream intron on Percent Spliced In (PSI) values. Using a synthetic microexon library from a Massively Parallel Splicing Assays (MaPSy), a custom convolutional neural network (CNN) model was developed to predict splicing outcomes under four SRRM4 response conditions. The model was trained on one-hot encoded sequences and auxiliary metadata, achieving strong predictive performance across conditions. In order to improve the biological interpretability, DeepLIFT-based feature attribution and TF-MoDISco-lite were implemented to extract regulatory sequence motifs that contribute to PSI predictions. The discovered motifs were then annotated using TOMTOM against the CISBP-RNA database, providing insights into potential co-regulatory elements associated with SRRM4-mediated splicing modulation. This study offers a computational framework for deciphering the cis-regulatory logic of microexon inclusion and highlights how integrative modeling can advance our understanding of splicing regulation in neurodevelopmental contexts.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    270434

    Computational prediction of protein-protein interactions in sphingolipid signaling network

    Sfingolipid sinyal ağındaki protein-protein etkikleşimlerinin hesapsal tahmini

    YASEMEN GÜNGÖRMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyoteknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. KUTLU ÖZERGİN ÜLGEN

    YRD. DOÇ. ELİF ÖZKIRIMLI ÖLMEZ

  2. Tez No

    897385

    Characterization of the MOH1 protein in the yeast model

    MOH1 proteininin maya modelinde karakterizasyonu

    ÇAĞLA ECE OLGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT MUYAN

  3. Tez No

    39277

    İstanbul borsası için güvenli bir iletişim yazılımı

    A Secure communication software for The İstanbul Stock Exchange

    TEVFİK KOLABAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK

  4. Tez No

    39488

    Dizi şifreleme sistemleri ve doğrusal karmaşıklık

    Başlık çevirisi yok

    ERKAY SAVAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İ. CEM GÖKNAR

  5. Tez No

    672313

    Modified PTS scheme technique based on number algorithm for OFDM system

    Başlık çevirisi yok

    HAYDER DHAHIR ALKATRANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS

Geri Dön