Understanding the genomic regulatory code of hemocytes with deep learning, topic modelling and single-cell genomics
Genomik düzenlemeyi anlamak derin öğrenme ile hemosit kodu,konu modelleme ve tek hücreli genomik
- Tez No: 764767
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM İHSAN TAŞKIRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Science and Technology, Bioengineering, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Katholıeke Unıversıteıt Leuven (catholıc Unıversıty Of Leuven)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Enhancers are cis-regulatory elements that are located in non-coding genome and govern the transcriptome by recruiting special proteins named transcription factors, which can start transcription by binding in the vicinity of a gene, recruit other proteins for more refined control of transcription and some can modify chromatin to enable other transcription factors to bind to their respective cis-regulatory regions. Understanding how enhancers work is of paramount importance for several medical applications such as gene therapy. Here, topic modelling is combined with deep learning using in-house chromatin accessibility data to analyse enhancer architecture of hemocytes, a type of immune cell in Drosophila Melanogaster. Models are built using scATAC-seq data of over 30000 cells from whole body and head samples and are interpreted by exploiting the training strategy. S2 cells, a close relative of hemocytes, are used to find important motifs that regulate the cellular differentiation process: GATA, GATC and GAGA motifs and after a series of computational analyses the possibility of the transcription factors binding to these motifs being pioneer TFs are explored. The limits of deep learning methods and extracting information from noisy datasets are also discussed
Benzer Tezler
- Genome-wide prediction of prokaryotic two-component system networks using a sequence-based meta-predictor
Başlık çevirisi yok
ALTAN KARA
Doktora
İngilizce
2016
BiyomühendislikAberystwyth UnıversıtyYurtdışı Enstitü
DR. NARCIS FERNANDEZ-FUENTES
DR. DAVID WHITWORTH
- Identification of the transcriptional regulators of ATB7B gene by genomic locus proteomics and their effect on cisplatin resistance
ATB7B geninin transkripsiyonel regülatörlerinin genomik lokus proteomik yöntemi ile tanımlanması ve cisplatin direncine etkilerinin araştırılması
AYÇA AÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyolojiKoç ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYDA AÇILAN AYHAN
- Investigation of enhancer-protein-promoter interactions within regulatory loops
Transkripsiyon düzenleyici döngülerde enhancer-protein-promotör etkileşimlerinin incelenmesi
EMEL KÖKREK
Doktora
İngilizce
2025
BiyomühendislikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR PİR
- Investigating the role of nuclear receptor enhancers on gene transcription
Başlık çevirisi yok
UMUT BERKAY ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Moleküler TıpKoç ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NATHAN ALLAN LACK
- The quest for better cancer therapies:Identification of transcription factor involvement in ATP7B regulation via dCas9-Apex2 (Caspex), TOX4 as a potential regulator of Cisplatin resistance
Cisplatin direncini aşma arayışı: ATP7B düzenlemesinde transkripsiyon faktörlerinin dCas9-Apex2 (Caspex) aracılığıyla belirlenmesi ve cisplatin direncinde bir düzenleyici olarak TOX4'ün tanımlanması
BATUHAN ALTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Moleküler TıpKoç ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYDA AÇILAN AYHAN
DOÇ. DR. NATHAN ALLAN LACK