Geri Dön

G4ML: Antibody and cell-type specific machine learning approach for DNA G-Quadruplex identification based on G4-CHIP-SEQ data

G4ML: DNA G-Quadripleks tanımlanması için G4-CHIP dizileme verileri kullanılarak antikora ve hücre tipine özgü bir makine öğrenmesi yaklaşımı

  1. Tez No: 989146
  2. Yazar: POLEN NEHİR ULAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN DOLUCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

G-quadruplexler (G4s), DNA and RNA'da ortaya çıkabilen sıra dışı ikincil yapılardır. Genomda önemli düzenleyici görevleri olmasına rağmen G4'lerin dinamik and ortama bağlı yapısı, oluşumlarının doğru tahmin edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, G4 tahmininin doğruluğunu artırmak and iyileştirmek amacıyla, deneysel and hesaplamalı yöntemler geliştirilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmada, DNA dizilerindeki G-quadruplex oluşumunu tahmin etmek üzere, biyoloji temelli mimariye sahip bir evrişimsel sinir ağı (CNN) geliştirilmiştir. Model, önceden işlenen büyük ölçekli in vivo (canlı hücre ortamında) BG4-ChIP-seq verileri ve, elde edilen sekansların ikincil yapı olasılıkları birlikte kullanılarak eğitilmiştir. Model mimarisine, G/C dizilim örüntülerini and zincir yönünden bağımsız BG4 bağlanma davranışını yakalamak amacıyla, G4 biyolojisinden ilham alınarak geliştirilen iki yeni evrişim bloğu uygulandı, G4Stack Evrişim and Ters Tamamlayıcı Evrişim. İki yeni evrişim bloğunun da dahil edilmesiyle elde edilen mimari, temel modele kıyasla kayda değer bir gelişme göstererek 0.970 AUC-ROC (ROC eğrisi altında kalan alan) değerine ulaşıp modelin tahmin performansını önemli ölçüde iyileştirmiştir. G4Stack Evrişim bloğunun tek başına kullanıldığında model performansını iyileştirmesi göz ardı edilemezken, G4Stack Evrişim and Ters Tamamlayıcı Evrişim bloklarının sinerjistik etkisinin en yüksek doğruluk değeri ile sonuçlanması özellikle dikkate değerdir. Türler arası değerlendirme sonuçları, insan verisinde güçlü bir performans gösterirken, fare verisinde makul düzeyde bir aktarılabilirlik sağlamakta and pirinç verisinde sınırlı bir performansa işaret etmektedir. Bu bulgular, derin öğrenme mimarilerinin G4-spesifik biyolojik kısıtlamalarla bütünleştirilmesinin in silico (bilgisayar ortamında) G4 tahminlerini iyileştirebileceğini göstermektedir. Bu çalışmada sunulan yapı, genom çapında G-quadruplex analizi için güçlü bir hesaplamalı araç sağlamak ile birlikte, gen düzenlemesi and G4 hedefli terapötik çalışmaların gelecekteki araştırmalarını destekleyebilir.

Özet (Çeviri)

G-quadruplexes are non-canonical secondary structures that can occur in DNA and RNA. Despite having important regulatory roles in genome, dynamic and context-dependent nature of G4s gives rise to challenges in accurate prediction of their formation. Thus, experimental and computational approaches are still developing to improve accurate G4 prediction. In this study, a biologically guided convolutional neural network was developed to predict G-quadruplex formation in DNA sequences. The model was trained using the preprocessed large-scale in vivo BG4-ChIP-seq data together with secondary structure prediction. Two novel biologically inspired convolutional blocks, G4Stack Convolution and Reverse Complement Convolution, were introduced to capture G/C stacking patterns and strand-invariant BG4 binding behavior, respectively. The combined architecture which incorporates both novel blocks significantly improved predictive performance, achieving an AUC-ROC of 0.970, with a remarkable increase over the baseline model. The synergistic effect of the G4StackConv and RCConv resulting in the highest accuracy is highly noteworthy, while the G4StackConv Block alone improving the performance is not negligible. Cross-species evaluation showed strong performance in human data, and moderate transferability to mice, with limited performance in rice. These findings demonstrate that integrating G4-specific biological constraints into deep learning architectures can enhance in silico G4 prediction. The proposed framework provides a robust computational tool for genome-wide G-quadruplex analysis and may support future studies in gene regulation and G4-targeted therapeutics.

Benzer Tezler

  1. Erzincan Mengücek Gazi Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran hepatit C hastalarında genotip dağılımı

    Genotype distribution in hepatitis c patients admitted to Erzincan Mengucek Gazi Training and Research Hospital

    AYSUN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MikrobiyolojiErzincan Binali Yıldırım Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KARA

  2. Böbrek donörü hastalarında posttransplant dönemde gelişen hastalıkların tespiti ve risk faktörlerinin araştırılması

    Detection of inflammatory diseases emerging during post-transplant period of kidney donor and investigation of risk factors

    TANER KARA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    NefrolojiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT ALAY

  3. Değişik yaş gruplarındaki kedilerde anti-müllerian hormon düzeyinin kanda belirlenmesi

    Determination of anti-mullerian hormone levels in blood in cats of different age groups

    TUĞBA BAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Veteriner Hekimliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Veterinerlik Doğum ve Jinekolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA SEVAL FATMA TOYDEMİR KARABULUT

  4. Üreme sezonu dışında tuj koyunlarının melatonin ve melatonin + progesteron ile östrus senkronizasyonunun bazı fertilite parametrelerine etkisi

    Effects of melatonin and melatonin + progesterone on estrus synchronization and fertility parameters in tuj sheep outside of the breeding season

    RIDVAN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Veteriner HekimliğiKafkas Üniversitesi

    Veterinerlik Doğum ve Jinekolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ORAL

  5. Farklı dozlarda c vitamini uygulanan koyunların ileri gebelik, erken ve geç laktasyon dönemleri ile bunlardan doğacak kuzularda oksidan/antioksidan denge, kan gazları ve bazı biyokimyasal parametrelerin tespiti

    Determination of oxidant/antioxidant balance, blood gases and some biochemical parameters in lambs born to them, in the late pregnancy, early and late lactation periods of the sheep c vitamins at different doses application

    İLYAS ALAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BiyokimyaDicle Üniversitesi

    Veteriner Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA GÜRGÖZE