Geri Dön

Network topology and dynamic data analysis in Saccharomyces cerevisiae

Ağ ilingesi ve Saccharomyces cerevisiae'de devingen veri analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 433996
  2. Yazar: MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL KIRDAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ağ şeklinde de temsil edilebilen biyolojik sistemler oldukça devingen olup çevresel ve genetik değişikliklere karşı zamana bağlı tepki vermektedirler. Bu ağlar hiyerarşik bir örgütlenme içerisindedirler ve hücre içinde belirli işlevleri yerine getiren kompleks veya süreçlerin parçaları olarak çalışan birbirleriyle sıkı bir şekilde ilintili protein kümelerinden oluşurlar. Hızlı-tarama yöntemleri sonucu elde edilen devingen veri setlerinin ortaya çıkması ile birlikte devingen veri analizi sistem biyolojisi için önemli ve zorlu bir konu haline gelmiştir. Sistem biyolojisinin önündeki diğer önemli konular ise biyolojik sistemlerin ağ şeklinde temsil edilmesi ve ağ özelliklerinin biyolojik açıklamalarını ortaya çıkarmak ve çoklu –omik veri setlerinin birleştirilmesiyle biyolojik anlamlılığa sahip sonuçlara ulaşmak şeklindedir. Bu tezin amacı özgün bir merkeziyet ölçüsü geliştirerek biyolojik öneme sahip noktaları belirlemek ve devingen veri setlerini incelemek için özgün yaklaşımlar geliştirmektir. İlk bölümde özgün bir merkeziyet ölçüsü olarak bütün öz-yöneyleri göz önüne alan, biyolojik açıdan merkezi özellikte olan ve hayati noktaları belirleyebilecek“ağırlıklı yükler toplamı öz-yöney merkezilik (AYTÖM)”geliştirilmiştir. AYTÖM'ün insan protein etkileşim ağında HIV-1, kanser, yaşlanma veya hastalıklarla ilgili genleri, bağışıklık sistemi sürecini etkileyen genleri ve özbağışıklık hastalıklarıyla ilgili genleri tespit etme konusunda diğer merkezilik ölçülerinden daha iyi bir performans gösterdiği görülmüştür. İkinci kısımda S. cerevisiae hücrelerinin farklı kanser tiplerinin tedavisinde kullanılan bir kemoterapi ilacı olan doxorubicin'e devingen gen anlatım tepkisi, sürekli fermentörde büyütülen maya hücrelerindeki RNA miktar tayininin mikrodizi teknoloji kullanılarak belirlenmesiyle ölçülmüştür. Elde edilen devingen gen anlatım verisi farklı yaklaşımlar kullanılarak, etkileşim ve düzenleyici -omik veri tümleştirmeleriyle incelenmiştir. S. cerevisiae hücrelerinin doxorubicin'e gen anlatımsal tepkisinin kümelenmesi ve incelemesi ile DNA replikasyonu, hatalı eşleşme onarımı, hücre döngüsü ve baz çıkartarak onarım yolaklarının etkilendiği ve bazı gen anlatım faktörleri belirlenmiştir. Üçüncü kısımda DNA hasarıyla ilgili literatürden toplanan veriler benzer şekilde analiz edilmiş ve doxorubicin'e verilen tepkiyle karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Biological systems which can be represented as networks and graphs are highly dynamic and responsive to environmental and genetic perturbations in a time dependent manner. These networks are hierarchically organized and consist of tightly clustered groups of proteins that work together as part of a biological process or a complex to achieve a specific function in a cell. With the emergence of high-troughput dynamic datasets, dynamic data analysis became a challenge in systems biology with the other challenges such as representation of biological systems as networks and elucidation of graph properties of these networks biologically and integration of multi –omics datasets in order to extract biologically meaningful results. The aim of this thesis is to develop a novel metric of centrality to identify biologically important nodes and to develop novel approaches to investigate dynamic datasets. In the first part, a novel global metric of centrality, weighted sum of loads eigenvector centrality (WSL-EC), counting all eigenvectors was proposed to identify essential and biologically central nodes. WSL-EC was found to outperform in capturing biologically central nodes, such as pathogen-interacting, HIV-1, cancer, ageing, and disease-related genes and genes involved in immune system process and related to autoimmune diseases in the human interactome compared with other metrics of centrality. In the second part dynamic transcriptional response of S. cerevisiae cells to doxorubicin, which is used as chemotherapeutic reagent in the treatment of different types of cancer, was monitored by quantification of RNA transcripts in cells which were grown in a chemostat fermenter, through microarray technology. Resulting dynamic transcriptome data were investigated by using different approaches and integrating interactome and regulome. The clustering and analysis of the transcriptomic response of S. cerevisiae cells to doxorubicin indicated that the genes involved in DNA replication, mismatched repair, cell cycle and base excision repair pathways were affected and several transcriptional factors were identified. In the third part the data collected from literature related to the transcriptional response of yeast cells to DNA damage was similarly investigated and compared with the response to doxorubicin.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    246848

    Effect of overlay topology on peer-to-peer data dissemination and buffer management

    Görevdeş ağlarda topolojinin bilgi yayılımı ve ara bellek yönetimine etkisi

    EMRE İSKENDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ÇAĞLAR

    DOÇ. DR. ÖZNUR ÖZKASAP

  2. Tez No

    451939

    Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı ağ analizi ve 4 boyutlu bir uygulama: Sakarya Üniversitesi Esentepe Kampüsü (SAUBİS) örneği

    Based geographic information system network analysis and 4-dimensional application: Sakarya University, example from Esentepe Cambus (SAUBİS)

    CEM OĞUZ BÜKE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    CoğrafyaSakarya Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. KORHAN ERTURAÇ

  3. Tez No

    403308

    Dynamic load balancing in wireless networks

    Başlık çevirisi yok

    EVŞEN YANMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiCarnegıe Mellon Unıversıty

    Prof. OZAN K. TONGUZ

  4. Tez No

    325623

    Gelecek nesil pasif optik erişim ağlarının analizi

    Analysis of next generation passive optical access networks

    ÖZGÜR CAN TURNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜLHALİM ZAİM

    PROF. DR. TÜLİN ATMACA

  5. Tez No

    397782

    Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks

    Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi

    CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

Geri Dön