Geri Dön

Integrative and comparative omic approaches to identify molecular signatures of rheumatoid arthritis

Romatoid artrit hastalığında moleküler işaretçiler belirlemede bütüncül ve karşılaştırmalı omik yaklaşımlar

  1. Tez No: 641386
  2. Yazar: BETÜL CÖMERTPAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA GÖV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Romatoid artrit (RA) sıklıkla kronik sinovyal inflamasyonun eklem yıkımına, kronik sakatlığa ve yaşam beklentisinin azalmasına neden olduğu görülür. RA'nın patogenezi tam olarak bilinmemektedir. Bu çalışmada, sinovyal doku ve makrofaj hücreleri, kan hücreleri, T hücreleri, 〖CD4〗^+ T hücreleri, 〖CD8〗^+ T hücreleri, doğal öldürücü T (NKT) hücreleri, doğal öldürücü (NK) hücreleri, nötrofiller ve monosit hücreleri dahil olmak üzere çeşitli gen ekspresyon verileri bütüncül bir bakış açısıyla analiz edilerek RA'daki moleküler hedefler ve imzalar belirlendi. Farklı olarak ifade edilen genler (DEG'ler), hastalıklı ve sağlıklı numunelerin karşılaştırılmasıyla her bir veri kümesinden tanımlandı. Daha sonra, RA'ya özgü protein-protein etkileşimi (PPI) ve hub proteinler tanımlandı. Moleküler imzalar, transkripsiyonel düzenleyiciler ve PPI 'in fiziksel etkileşimleri kullanılarak hipergeometrik olasılık yoğunluk fonksiyonunu kullanan bir istatistiksel test yoluyla belirlendi. RA'lı her dokunun raportör metabolitleri, genom ölçekli metabolik ağ ve DEG'ler kullanılarak belirlendi. Ortak hub proteinleri, yeni raportör biyomolekülleri (yani reseptör, transkripsiyon faktörleri ve miRNA'lar), veya daha fazla doku tipindeki metabolitler belirlendi. SOCS2 Cullin ailesi üyeleri CUL1 ve CUL3, HDAC ailesi üyeleri HDAC2, HDAC4, HDAC9, RAS üyeleri KRAS, HRAS ve NRAS, OCS aile üyeleri SOCS1 ve SOCS2, hub protein olarak, AR, FOXP3 ve GATA2, TFs olarak NADP, NADPH, muhabir biyomolekül olarak ADP, piruvat ve Asetil-CoA üyeleri belirlendi. Önemli olarak, miR-155-5p tüm dokularda ortak miRNA' dır. Bulgularımız, RA' nın moleküler mekanizmasinin anlaşılması için çok önemli bir kaynak olabilir ve ilaç hedefleri ve yeni tanı stratejilerinin geliştirilmesi olarak düşünülebilir. İlgili genler ve miRNA'lar deneysel çalışmalarla doğrulanmalıdır.

Özet (Çeviri)

Rheumatoid arthritis (RA) frequently seen chronic synovial inflammation causing joint destruction, chronic disability, and reduced life expectancy. The pathogenesis of RA is not completely known. In this study, several gene expression data including synovial tissue and macrophages cells, blood cells, T cells, 〖CD4〗^+ T cells, 〖CD8〗^+ T cells, natural killer T (NKT) cells, natural killer (NK) cells, neutrophils, and monocyte cells were analyzed with a holistic perspective and the molecular targets and signatures in RA were determined. Differentially expressed genes (DEGs) were identified from each dataset by comparing diseased and healthy samples. Afterward, the RA-specific protein-protein interaction (PPI) and hub proteins were identified. Molecular signatures were determined through a statistical test employing the hypergeometric probability density function by using the physical interactions of transcriptional regulators and PPI. Reporter metabolites of each tissue with RA were determined by using genome-scale metabolic networks and DEGs. It was determined the common hub proteins, novel reporter biomolecules (i.e. receptor, transcription factors, and miRNAs), metabolites in two or more tissue types. It was identified SOCS2 Cullin family members CUL1 and CUL3, HDAC family members HDAC2, HDAC4, HDAC9, RAS members KRAS, HRAS and NRAS, OCS family members SOCS1 and SOCS2, as hub proteins, AR, FOXP3 and GATA2 as TFs, NADP^+ NADPH, ADP, pyruvate, and Acetyl-CoA members as a reporter biomolecule. Importantly, miR-155-5p is common miRNAs in all tissues. Our findings could be a crucial resource for the understanding of RA molecular mechanisms and may be considered as drug targets and development of novel diagnostic strategies. Corresponding genes and miRNAs should be validated via experimental studies.

Benzer Tezler

  1. Tek-hücre seviyeli çoklu-omik veri bütünleştirme

    Single-cell multi-omics data integration

    MEHMET BURAK KOCA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN

  2. Integrative machine learning approaches for enhanced cardiovascular disease prediction: A comparative analysis of XGBoost and ANFIS algorithms

    Kardiyovasküler hastalık tahmininin geliştirilmesi için entegratif makine öğrenmesi yaklaşımları: XGBoost ve ANFIS algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    DIYAR FADHIL MUHYI MUHYI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ATA

  3. Seçilmiş bazı kamu ve özel kuruluşlarda karşılaştırmalı bir yönetim modeli uygulaması

    A comparative management model practice in selected some public and private institutions

    FAZİLET ALBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeGediz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. ŞERİF ŞİMŞEK

  4. Comparative analysis of teafs and NP analysis to integrate interactome and transcriptome data to reveal response to C-pulse in Saccharomyces cerevisiae

    Etkileşim ve anlatım verisinin bütünleştirilmesi yöntemleri olan teafs ve NP analizi ile Saccharomyces cerevisiae?nin glikoz vurumuna tepkisinin karşılaştırmalı analizi

    MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. BETÜL KIRDAR

  5. An integrative framework for clinical diagnosis and knowledge discovery from exome sequencing data

    Klinik teşhis ve bilgi keşfi için ekzom sekanslama verilerine dayalı bütünleşik bir sistem

    MONA SHOJAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Medikal İnformatik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYBAR CAN ACAR

    DOÇ. DR. CAN ALKAN