YTÜ DSpace Kurumsal Arşivi

Gen ağı çıkarımı için proteomik ve gen ifade verilerinin entegrasyonunda ilişki tahmincilerin etkisi

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Erdoğan, Cihat
dc.date.accessioned 2022-12-21T11:56:43Z
dc.date.available 2022-12-21T11:56:43Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://dspace.yildiz.edu.tr/xmlui/handle/1/13162
dc.description Tez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018 en_US
dc.description.abstract Bu tez çalışmasında gen ağı çıkarım yöntemleri üzerinde önemli etkiye sahip olan ve moleküler etkileşimleri belirlemek için kullanılan ilişki tahmincilerinin, farklı biyolojik veri türlerinin entegrasyonu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Tezde incelenen tüm kanser türleri için gen ifade ve proteomik verileri The Cancer Proteome Atlas (TCPA) tarafından sağlanmıştır. Öncelikle korelasyon tabanlı ilişki tahmincilerin etkisi, literatürde sıklıkla kullanılan Gen Ağı Çıkarım (GAÇ) yöntemleri kullanılarak, on altı farklı kanser türüne ait proteomik veriler analiz edilerek incelenmiştir. Ardından, Amerikan Kanser Topluluğu verilerine göre yaygın olarak görülen beş farklı kanser türüne ait proteomik verileri kullanılarak, hastalıkla ilişkili gen-gen/protein-protein etkileşim alt ağlarındaki merkez genler/proteinler tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu işlem sırasında literatürde sıklıkla kullanılan karşılıklı bilgi (KB) ve korelasyon tabanlı dokuz ilişki kestirimci karşılaştırılmıştır. İlişki tahmincilerinin performansını ölçmek için altın standart olarak, Hastalık-Gen ilişkileri entegrasyon platformu (DisGeNET) ve Moleküler İmzalar Veritabanı (MSigDB) kullanılmıştır. Oluşturulan ortak ifade ağları ile hastalıkla ilişkili yollar karşılaştırılmış ve ilişki tahmincilerinin performansını değerlendirmek için Fisher'ın kesinlik testi kullanılmıştır. Ağırlıklı korelasyon ağ analizinde (WGCNA) düzenleyici ağların tahmini için kullanılan Spearman ve Pearson korelasyon yaklaşımlarına göre, KB tabanlı ilişki tahmincilerinin başarımının daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Korelasyon tabanlı yöntemlerde beş kanser türü için en iyi ortalama başarı oranı %60 iken, KB tabanlı yöntemlerde ortalama başarı oranı James-Stein Shrinkage (Shrink) için %71, Schurmann-Grassberger (SG) için %64'tür. Sonrasında gen ifade ve proteomik verilerinden çıkarımlanmış ağların entegrasyonu sağlanmıştır. Son olarak her bir kanser türüne göre merkez genler ve çıkarımlanmış alt ağlar, araştırmacıların ve biyologların incelemesi için sunulmuştur. en_US
dc.language.iso tr en_US
dc.subject İlişki tahmincileri en_US
dc.subject Gen ağı çıkarımı en_US
dc.subject Proteomik en_US
dc.title Gen ağı çıkarımı için proteomik ve gen ifade verilerinin entegrasyonunda ilişki tahmincilerin etkisi en_US
dc.type Thesis en_US


Bu öğenin dosyaları

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster