Geri Dön

Tek hücre ve toplu gen ifadesi verilerinin üretken modeller ile bütünleşik analizi

Integrated analysis of single-cell and bulk gene expression data using generative models

PDF İndir

  1. Tez No: 997699
  2. Yazar: SULTAN SEVGİ TURGUT ÖGME
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEB KURT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

RNA dizileme tek hücre (single cell RNA sequencing, scRNA-seq) ve toplu gen ifadesi analizleri olarak iki şekilde gerçekleştirilmektedir. Hücresel düzeyde gerçekleştirilen tek hücre RNA dizileme, doku içindeki hücrelerin gen ifadesini analiz ederek hücresel heterojenliği ortaya koyar. Bu sayede farklı hücre tipleri tanımlanabilir, nadir hücreler tespit edilebilir ve hücre tiplerine ait biyobelirteç genler belirlenebilir. Tek hücre verilerinin yüksek boyutluluğu, seyrekliği ve dengesiz hücre tipi dağılımları nedeniyle işlenmesi zordur. Bu zorluklara yönelik olarak son yıllarda, üretken modeller üzerine çalışmalar artmıştır. Bu tez kapsamında, daha önce tek hücre analizlerinde kullanılmamış olan Maskeli Afin Otoregresif Akış Tabanlı modeli (Masked Affine Autoregressive Flow-Based, MAF-FB) geliştirilmiştir. MAF-FB üretken modeli, öğrenebilir bağlamsal özellik maskesi (contextual feature masking) ve uzman karışımı dikkat mekanizması (mixture-of-experts attention, MOE) ile genişletilerek MOE-FB modeli önerilmiştir. Entegre pankreas verisi oluşturulmuş ve üç bağımsız veri kümesiyle yürütülen karşılaştırmalı analizde, modeller istatistiksel tutarlılık, hücre tipi sınıflandırması ve biyolojik etkileşimler açısından değerlendirilmiştir. Sonuçlar, özellikle MOE-FB modeli olmak üzere FB modellerinin en yüksek başarı gösterdiğini ortaya koymuştur. Üretken modeller, toplu gen ifadesi verileri üzerinde de uygulanmıştır. Altı pankreas kanseri verisiyle oluşturulan entegre veri kümesi ile karşılaştırma çalışması yürütülmüştür. Başarılı modellerle oluşturulan topluluk (ensemble) yaklaşımı, tümör/normal doku örnekleri sınıflandırmasında umut verici sonuçlar sunmuştur. Bir diğer toplu gen ifadesi analizinde, sekiz kolon kanseri veri kümesi birleştirilerek kanser evreleme sistemi geliştirilmiş. Diferansiyel Gen İfadesi Analizi (Differential Gene Expression Analysis, DGE) ile seçilen genler, altı makine öğrenmesi modeliyle analiz edilmiş ve topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla birleştirilmiştir. Entegre veri üzerinde sağkalım (survival), Ağırlıklı Gen Eş-ifade Ağ Analizi (Weighted Gene Co-expression Network Analysis, WGCNA) ve Gen Ontoloji (Gene Ontology, GO) zenginleştirme gibi gen ve yolak (pathway) analizleri uygulanmıştır. Sonuç olarak, araştırmacılara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlayan bu çalışmada, tek hücre ve toplu gen ifadesi analizleri gerçekleştirilmiş; yeni üretken model yaklaşımları önerilerek hem hesaplamalı yöntemlere hem de detaylı gen analizi çıktılarıyla biyoinformatik alanına katkı sağlanması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

RNA sequencing can be performed in two ways: single-cell (scRNA-seq) and bulk gene expression analyses. Single-cell RNA sequencing, conducted at the cellular level, characterizes gene expression profiles within tissues to reveal cellular heterogeneity. This enables the identification of distinct cell types, the detection of rare cell populations, and the discovery of cell-type specific biomarker genes. Single-cell data are challenging to process due to their high dimensionality, sparsity, and imbalanced cell-type distributions. To address these challenges, research on generative models has increased in recent years. In this thesis, a Masked Affine Autoregressive Flow-Based (MAF-FB) model, previously unused in single-cell analyses, was developed. The MAF-FB model was further extended with a learnable contextual feature masking module and a mixture-of-experts attention mechanism (MOE), resulting in the proposed MOE-FB model. An integrated pancreatic dataset was constructed, and comparative analyses using three independent datasets were conducted. The models were evaluated in terms of statistical consistency, cell-type classification, and biological interactions. The results demonstrated that flow-based models, particularly MOE-FB, achieved the highest performance. Generative models were also applied to bulk gene expression data. An integrated dataset was generated by combining six pancreatic cancer datasets, and a comparative study was conducted. The ensemble strategy built with the best performing models produced promising results in tumor/normal tissue classification. In another bulk gene expression analysis, eight colorectal cancer datasets were combined to develop a cancer staging system. Genes selected through Differential Gene Expression (DGE) analysis were examined using six machine learning models and integrated through an ensemble learning approach. Survival Analysis, Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA), and Gene Ontology (GO) enrichment were performed on the integrated dataset to characterize gene and pathway level biological mechanisms. In conclusion, this thesis aims to provide a comprehensive guide for researchers by conducting both single-cell and bulk gene expression analyses and proposing novel generative model approaches. Through these contributions, the study aims to advance computational methods and support bioinformatics research with detailed gene level analyses.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    775100

    The role of c-Fms and GM-Csf in intestinal biology

    Bağırsak biyolojisinde c-Fms ve GM-Csf'nin rolü

    DİLARA AKÇORA YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Tıbbi BiyolojiUnıversıty Of Melbourne

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ROBERT G. RAMSAY

  2. Tez No

    193271

    Ankara ilindeki üç ilköğretim okulu öğrencilerinin epilepsiye yaklaşımı ve hastalık hakkındaki bilgi düzeyleri

    Knowledge of epilepsy and attitudes towards the condition among three elementary schools students in Ankara

    İKBAL OK BOZKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SERDAROĞLU

  3. Tez No

    41781

    Sosyolojik açıdan devlet teorileri

    Başlık çevirisi yok

    MUHİTTİN SAĞIRLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Kamu Yönetimiİstanbul Üniversitesi

    Sosyal Yapı - Sosyal Değişme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET GEZGİN

  4. Tez No

    632364

    Kolorektal kanserlerde kodlanmayan LNC-RNA crnde'nin gen ifade düzeylerinin analizi

    Analysis LNC-RNA crnde gene expression levels in colorectal cancer

    KORAY TOKLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Genel CerrahiGaziantep Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN BORAZAN

  5. Tez No

    771689

    Microfluidic systems for incorporation of small interfering rna(sirna) in cationic liposomes and on-chip transfection ofmulticellular tumor spheroids

    Küçük engelleyici rna'nın (sırna) katyonik lipozomların içine alınmasına yönelik mikroakışkan sistemler ve çok hücreli tümör sferoidlerinin on-chıp transfeksiyonu

    İSMAİL EŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Kimya MühendisliğiUnıversıdade de Campınas

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LUCIMARA GAZIOLA DE LA TORRE

Geri Dön