Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya-Metalurji Fakültesi, Biyomühendislik Böl., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜLCE ÇELEN
Danışman: Alper Yılmaz
Özet:
Gen düzenleyici ağlar,transkripsiyon faktörleri ve bunların hedef genlerarasındaki karmaşık düzenleyici ilişkileri açığa çıkarmak için kullanılan çizgetabanlı matematiksel modellerdir.Gen çiftlerinin sayısı düşünüldüğünde her birtranskripsiyon faktörü-hedef çifti için deneysel olarak gen düzenleyici ağlarınbelirlenmesi mümkün değildir.Bu nedenle, farklı türde biyolojik verilerden gendüzenleyici ağların oluşturulması için birçok hesaplamalı yaklaşım geliştirilmiştir.Ancak gen ifadesi verilerinden düzenleyici ağların daha doğru olarak ortayaçıkarılması hesaplamalı biyolojide hala zorlu bir iştir. Derin öğrenme yöntemlerininbir sınıfı olan evrişimli sinir ağı (CNN), gen ifadesi verisinden transkripsiyonfaktörü-hedef çifti tahmininde kullanılabilmektedir. Bu çalışmada benzer bir yaklaşım,normal örneklerden ve tümör örneklerinden insan transkripsiyon faktörü-hedefçiftlerinin tahmin edilmesi amacıyla insan RNA-Seq verisi üzerinde uygulanmıştır.İnsan transkripsiyon faktörü-hedef etkileşimleri TRRUST veri tabanından ve RNA-Seqverisi ise TCGA ve GTEx projelerinden sırasıyla insantümör örnekleri ile insan normalörneklerini içeren UCSC Toil’den alınmıştır. %80 eğitim verisi, %10 validasyon verisive %10 test verisiolarak oluşturulması amacıyla her transkripsiyon faktörü-hedef çiftiiçin gen ifadesi değerleri çıkartılmıştır. Normal örnekler ve tümörörnekleri için ikifarklı model oluşturulmuştur. Sonuç olarak normal örneklerde ve tümör örneklerindetranskripsiyon faktörü-hedef çiftlerinin tahmini için iki ayrı evrişimli sinir ağımodeli geliştirilmiştir.Tümör örnekleriyle eğitilen CNN modeli %92 validasyondoğruluğu gösterirken normal örneklerle eğitilen diğer CNN modeli %91 validasyondoğruluğu göstermiştir. Yaklaşımımız var olan ve artmaya devam eden insan gendüzenleyici ağlarının genişlemeye devam etmesi için bir potansiyele sahiptir. Aynızamanda, normal örnekler ve tümör örnekleri için ayrı transkripsiyon faktörü-hedeftahminleri, tümör mekanizmalarında bir role sahip olan transkripsiyon faktörü-hedefetkileşimlerini ortaya çıkarabilir.