Identification of protein-protein interaction bridges for multiple sclerosis
Multipl skleroz için protein-protein etkileşim köprülerinin belirlenmesi
- Tez No: 776350
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyolojik ağ analizi, Multipl skleroz, Protein-protein etkileşimleri, Tam sayılı programlama, İşlemsel biyoloji, Biological network analysis, Multiple sclerosis, Protein-protein interactions, Integer programming, Computational biology
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir hastalığın nedenlerini anlayabilmek için hastalıkla ilişkili proteinlerin belirlenmesi ve önceliklendirilmesi önemli bir bilimsel problemdir. Ağ (network) bilimi bu proteinlerin önceliklendirilmesi için önemli bir disiplin haline gelmiştir. Halen tamamen tedavi edilemeyen bir otoimmün hastalık olan multipl skleroz (MS) demiyelinizasyon olarak adlandırılan tahrip edici bir biyolojik olay ile karakterize edilir. Demiyelinizasyon, yüksek önem taşıyan sinir kılıfı miyelinin ve miyelini üreten hücreler olan oligodendrositlerin savunma hücreleri tarafından tahrip edilmesidir. Oligodendrosit ve savunma hücrelerinin proteinlerinden oluşan protein ağında özel nitelikleri bulunan proteinlerin tespit edilmesi, hastalık ile ilgili faydalı bilgiler açığa çıkarabilir. Bu amaçla, demiyelinizasyonda rol alan iki hücrenin etkileşimini sağlayan proteinler arasından köprüler olarak tanımladığımız hücre içi ve hücreler arası protein ağları için en önemli protein çiftlerini araştırdık. Oligodendrosit ile makrofaj ve T hücresi olmak üzere iki tip savunma hücresinin oluşturduğu iki protein ağını analiz ettik. Hücreler arası etkileşim sağlayan proteinleri ağ analiz teknikleri ve tam sayılı programlama ile önceliklendiren BriFin olarak adlandırdığımız bir metot geliştirdik. BriFin'in öncelikli olarak belirlediği proteinlerin bir kısmının ilişkili literatürde hastalık ile hâlihazırda ilişkilendirildiğini gösterdik. Oligodendrosit-makrofaj ağı için, BriFin'in tespit ettiği proteinlerin parametrizasyona bağlı olarak %77 ila %100'ünün MS ile ilişkili olduğunu gösterdik. Ayrıca, BriFin ile önceliklendirdiğimiz 4 proteini deneysel olarak araştırarak 2 tanesinin mRNA ekspresyon seviyelerinin bir grup MS hastasında anlamlı ölçüde azaldığını gözlemledik. Dolayısıyla burada, iki hücre arasındaki etkileşimlerin önemli rol oynadığı süreçleri analiz etmek için kullanılabilecek bir model olan BriFin'i sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Identifying and prioritizing disease-related proteins is an important scientific problem to understand disease etiology. Network science has become an important discipline to prioritize such proteins. Multiple sclerosis (MS), an autoimmune disease which still cannot be cured, is characterized by a damaging process called demyelination. Demyelination is the destruction of the crucial nerve sheath, myelin, and oligodendrocytes, the cells producing myelin, by immune cells. Identifying the proteins having special features on the network formed by the proteins of oligodendrocyte and immune cells can reveal useful information about the disease. To this end, we investigated the most significant protein pairs for the intra- and intercellular protein networks that we define as bridges among the proteins providing the interaction between the two cells in demyelination. We analyzed two protein networks including the oligodendrocyte and each type of two immune cells, macrophage and T-cell. We developed a model called BriFin that prioritizes contact protein pairs using network analysis techniques and integer programming. We showed several proteins it prioritized have already been associated with MS in the relevant literature. For the oligodendrocyte-macrophage network, we showed that 77\% to 100\% of the proteins BriFin detected, depending on the parametrization, are MS-associated. We further experimentally investigated 4 proteins prioritized by BriFin, and observed that the mRNA expression levels of 2 out of these 4 proteins significantly decreased in a group of MS patients. We therefore here present a model, BriFin, which can be used to analyze processes where interactions of two cell types play an important role.
Benzer Tezler
- Investigating allosteric modulators for pathogenic enzymes using molecular docking and molecular dynamics simulations
Patojenik enzimler ıçin allosterik modülatörlerin moleküler yerleştirme ve moleküler dinamik simülasyonları kullanılarak araştırılması
MERVE YÜCE
Doktora
İngilizce
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ÖZGE KÜRKÇÜOĞLU LEVİTAS
- Recombinant production and biochemical characterization of novel CYP102S from hisaralan and antarctica identified by metagenomics approaches
Hisaralan ve antarktika'dan metagenomik yaklaşımla yeni tanımlanan CYP102S enzimlerinin rekombinant üretimi ve biyokimyasal karakterizasyonu
ELİF MEHVEŞ ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
- Effect of extreme conditions on enzyme profiles:cytochrome P450 systems as a case study
Ekstrem koşulların enzim profilleri üzerindekietkisi: sitokrom P450 sistemleri
HANDE MUMCU
Doktora
İngilizce
2026
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
- HIV-1 VIF-APOBEC3G eksen inhibitörünün karakterizasyonu ve DFT yöntemiyle moleküler modellenmesi
HIV-1 VIF-APOBEC3G axis inhibitor characterization and molecular modeling with dft method
MERVE ÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
KimyaNamık Kemal ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. YELDA YALÇIN GÜRKAN
- Identification of interaction sites of G protein-coupled receptors using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri kullanılarak g protein-kenetli reseptörlerin etkileşim bölgelerinin tespit edilmesi
MEHMET EMRE ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA CAN