Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya-Metalurji Fakültesi, Biyomühendislik Böl., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Selcen ARI
Danışman: Alper Yılmaz
Özet:
Kanserin moleküler düzenlenmesinde önemli faktörlerden biri mikroRNA'lardır. Güncel çalışmalar, tanı ve tedavi için kullanılma potansiyeli keşfedilen mikroRNA'ların hedef genleriyle etkileşimini açıklamaya çalışmaktadır. Ancak mikroRNA'lar ve hedefleri arasında çoklu etkileşimlerin olması bu çalışmalardaki temel zorluktur. MikroRNA'lar ve hedefleri arasındaki etkileşimlerin tanımlanması için mikroRNA bağlanma ve etkinlik faktörlerini içeren, ağ tabanlı bir model sistem ile mikroRNA:hedef etkileşimlerinin ve davranışlarının anlaşılması gerekmektedir. Çalışmada meme kanser hastalarına ait gen ve mikroRNA ifade verileri kullanılmış ve bu veri setleri yeni nesil dizileme yöntemleriyle elde edilen mikroRNA:hedef bağlanmalarına dair veriler aracılığıyla birleştirilmiştir. MikroRNA ve hedef etkişimlerinde önemli olan mikroRNA ifadesi, gen ifadesi, çekirdek tipi, bağlanma enerjisi ve gen üzerindeki hedef bölge konumu gibi faktörler hesaba katılarak bir ağ tabanlı model sistem geliştirilmiştir. Bir mikroRNA'nın birçok hedefinin olabilmesi ve bir gen üzerinde birden fazla mikroRNA'nın baskılayıcı etkinlik gösterebilmesi sebebiyle mikroRNA:hedef etkileşimleri ağ tabanlı sistemle incelenmiştir. MikroRNA hedeflerinde bir değişiklik meydana gelmesi durumunda mikroRNA aracılı olarak, etkileşimde olan tüm hedef genlerin ifade seviyelerinin yeniden düzenlenmesi ağ üzerinde analiz edilmiştir. Sonuç olarak mikroRNA aracılı hedef genlerin düzenlenme mekanizmalarını ve yarışmalı davranışlarını simüle eden bir model sistem tasarlanmıştır. Geliştirilen ağ tabanlı model sistem iki meme kanser hasta örneği veri setine uygulandığında, ABCC1 geninin pozitif düzenlenmesi sonucunda, etkileşimde olan genlerin %18,6 ve %17,5'inin gen ifade değişiminin yaklaşık olarak bulunabildiği saptanmıştır. Ağ tabanlı model, Septin9 geninin pozitif düzenlenmesinin gerçekleştirildiği bir in vitro çalışma veri setine uygulandığında ise genlerin %36'sının ifade değişimlerinin yaklaşık olarak tahmin edilebildiği tespit edilmiştir. Bu doğrultuda model yaklaşımında önemli olan faktörlerin ve düzenleyici unsurun bilinmesi halinde, bir değişiklik sonrasında etkileşimde olan binlerce gende meydana gelen ifade değişikliklerinin tahmininin yapılabileceği düşünülmektedir. Sunulan modelle hedef genlerin ortak hedefleyici mikroRNA'larına karşı yarışmalı davranışlarının ve ortak hedeflerin düzenlenmesinde kooperatif mikroRNA etkinliklerinin ağ üzerinde incelenmesi, çoklu ve karmaşık mikroRNA:hedef etkileşimlerinin anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.