Bioinformatics
55 theses under this subject heading
Gen ağı çıkarımı için proteomik ve gen ifade verilerinin entegrasyonunda ilişki tahmincilerin etkisi
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.
Protein katlanması dinamiği: Transfer edilebilir etkileşim potansiyeli dizaynı ve farklı komplekslik seviyelerine sahip yeni monte carlo ve moleküler dinamik protein modellerinin geliştirilmesi
Protein katlanması, biyolojik bilimlerdeki en zorlu problemlerden bir tanesidir. Sahip oldukları amino asit dizisi, zincir uzunluğu, katlı yapı topolojisi vb. özelliklere bağlı olarak, proteinler katlanma kooperativitesi ve katlanma oranlarında saçılım gibi farklı termodinamik ve kinetik davranışlar sergilerler. Bu davranışların anlaşılması ancak farklı karmaşıklık seviyelerine sahip protein modellerinin ayrıntılı incelenmesi ile gerçekleşebilir. Tezin ilk bölümünde, protein içi etkileşim ağlarının, katlanma termodinamiği ve kinetiği üzerindeki etkileri basitleştirilmiş zincir temsilli içeren moleküler dinamik model yaklaşımı ile 13 farklı protein incelendi. Bariyersiz davranıştan , iki durumlu davranışa termodinamik davranışa geçişin dikkate değer bir şekilde ortalama etkileşim sayısına bağlı olduğu gözlemlendi. Ayrıca, önerilen yeni etkileşim düzen parametresi AEEDP, bağsız etkileşimlere ilaveten açısal etkileşimleri de içerisine dahil ederek, proteinin hem kinetik hem de termodinamik davranışların açıklanmasında kullanılabildiği görüldü. İkinci bölümde, tüm atomların temsil edildiği Monte Carlo simülasyon yöntemi için transfer edilebilir etkileşim potansiyeli tasarlandı. 25,801 proteinin katlı yapısı üzerinden veri madenciliği kullanarak, (i) atom çiftleri etkileşmesi (ii) NHO hidrojen bağları, (iii) 7 farklı ardaşık amino asit üçlü terimi, (iv) ardaşık aminoasit dörtlüsü için istatistiksel etkileşim potansiyeli geliştirildi. Atom çiftleri etkileşmelerinde, atomların zincir üzerinde ki bir birlerine olan mesafesi incelenerek toplam çift çeşidinin 195,223'e çıkartılması tartışılmıştır. Monte Carlo simülasyon yöntemi ile modellen iki alpha-yapılı protein ikisi de başarı ile kararlı yapılarına katlanmış, en düşük 2.29A RMSD değerine sahip yapı elde edilmiş ve kooperatif katlanma - açılma geçişleri gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Protein Katlanması, Protein İçi Etkileşim Ağları, Moleküler Dinamik Go Modeli, Transfer Edilebilir Protein Modelleri, Bütün Atom Temsilli Monte Carlo Protein Modeli
Detection of small organic molecules with three-dimensional biomolecule-based biosensors using bioinformatics applications
Endocrine-disrupting chemicals (EDCs) are an array of compounds, either synthetic or naturally occurring, that have the ability to mimic or interfere with the normal hormonal activity within the body upon exposure. The genesis of these substances is attributed to the consumption of polluted water, inhalation of polluted air, consumption of contaminated food, or exposure to polluted soil. As a result, biosensors have been constructed for the purpose of rapid and targeted detection of endocrine-disrupting compounds (EDCs) in environmental samples. Biosensors employ aptamers, which are biological recognition elements, in their production. Aptamers have emerged as a promising substitute for various applications, exhibiting superiority over numerous biomolecules due to their inherent advantages such as enhanced stability, reusability, artificial synthesis, and prolonged preservation. Aptamer biosensors serve a crucial role in the detection of small molecules due to these characteristics. Due to the intricacy of aptamer structure, their elucidation by conventional methods is extremely challenging. This circumstance has led to the development of three-dimensional aptamer structures based on various models and techniques. This study aims to provide an approach to predicting the 3D structures of the SS-DNA required for this sequence by initially selecting an aptamer sequence showing biosensor properties specific to BPA, one of the endocrine-disrupting chemicals detected in water samples in the literature. The present study aims to elucidate the intermolecular mechanisms and binding affinity between aptamers and endocrine-disrupting chemicals through the utilization of bioinformatics techniques such as molecular docking, molecular dynamics simulation, and binding energies. Furthermore, a comparative analysis of the reliability of different modeling programs and force fields will be conducted by assessing their correlation with experimental results reported in the literature. The results of our study using these computational strategies will provide useful information to reveal the intermolecular mechanisms and affinity required for aptamer-based biosensors and to develop a new aptamer for aptamer-based biosensors in a shorter time and at a lower cost. Keywords: Aptamer, Binding energy, Endocrine disruptive chemicals, molecular docking, molecular dynamic simulation
Sık görülen bakteriyel türlerin tanısını gerçekleştirmek üzere biyoinformatik analizlerin yapılması ve kütle spektroskopisine dayalı bir panelin geliştirilmesi
Gıda güvenliği ve sürdürülebilir hayvancılık, artan dünya nüfusu ile birlikte günümüzde hızla önemini arttırmaktadır. Bu kavramları tehdit eden en önemli unsurlardan biri enfeksiyon hastalıklarıdır. Çiftlik hayvanlarında et ve süt üretiminde verim kaybına ve tedavi edilmediği takdirde ölümlere neden olarak önemli ekonomik kayıplara yol açan enfeksiyonlar, bazı durumlarda insanlarda da ciddi hastalıklara sebep olabilirler. Öngörülen belirtileri taşıyan bireylerden alınan numunelerde bu bakterilerin tespit edilmesi ve tanısının yapılması uygulanacak tedavi yönteminin belirlenmesinde kilit önem taşımaktadır. Günümüzde patojenlerin tanısında kullanılan en yaygın yöntemler kültür, serolojik, biyokimyasal ve moleküler tanı yöntemleridir. Ucuz ve kolay olmasına karşın uzun sürede sonuç vermesi, tür düzeyinde tanıya imkan vermemesi ve düşük hassasiyetleri kültür tabanlı yöntemlerin ve serolojik yöntemlerin en büyük sınırlamasıdır. Moleküler tabanlı metotlar ise çoklu örneğe bir anda bakılmasını son derece sınırlamakta bu durum da iş yükünü ile beraber maliyeti de arttırmaktadır. Bu tez çalışmasında 26 farklı patojenin tanısını, çoklu örnekte ve yüksek doğrulukta gerçekleştirmeyi mümkün kılan bir panel geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla 26 patojene ait iki farklı gen bölgesinde bulunan ilk kez bu tez çalışmasında belirlenmiş olan 208 SNP (tek nükleotit polimorfizmi) tespit edilmiştir. Patojen olduğu bilinen türler için biyoinformatik araçlarla belirlenen türe özgü SNP'lerden 17 tanesi seçilerek, MALDI-TOF MS/iPLEX genotipleme sistemi ile test edilmesi sonucunda, sistemin uygulanabilirliği gösterilmiştir. Yapılan tez çalışması ile, istenildiği taktirde tür sayısının genişletilmesi veya panele dahil olan türlerin kullanıcı ihtiyacına göre seçilerek kullanımının sağlanması nedeniyle; kaynaktan bağımsız olarak, yüksek doğrulukta çoklu örnekte tanı yapabilen, kullanıcı kolaylığı sunan, bir panel tasarlanmıştır. Tasarlanan panelin, ticari kullanıma sunulmasından önce optimizasyon ve validasyon çalışmalarının yapılması, bu tez kapsamında çalışılan 26 mikroorganizmanın tek panelde ilk kez türe özgü tanısının gerçekleştirilmesine imkan sunarak, benzer mikroorganizmalarla yapılacak olan araştırmalara ışık tutacağı düşünülmektedir.
İnsan solunum sinsityal virüsünün protein dizisi çeşitliliği dinamiklerinin incelenmesi
İnsan solunum sinsityal virüsü (hRSV), dünya çapında en bulaşıcı virüslerden biridir ve bronşiolit ve pnömoni gibi alt solunum yolu enfeksiyonlarına yol açabilir. Lisanslı profilaktik hRSV aşısı bulunmamaktadır. hRSV'nin büyük ölçekli proteom çapında dizi çeşitliliği analizinde kullanılacak ve epitop bazlı hRSV aşı tasarımı için potansiyel aşı hedeflerinin tanımlanmasına yol açacak çok sayıda hRSV dizisi halka açık veri tabanlarında mevcuttur. Bu çalışma, virüsün mevcut tüm protein dizilerine odaklanmıştır. Dizi verileri, halka açık NCBI Virüs ve Virüs Patojen Veritabanı ve Analiz Kaynağı (VIPR) veritabanlarından toplanmıştır. Protein dizisi verileri havuz oluşturularak birleştirilmiş ve benzer diziler CD-HIT kullanılarak çıkarılmıştır. Bireysel protein veri kümeleri oluşturmak için 11 hRSV proteininin UniProt referans kayıtları kullanılarak toplanan diziler üzerinde BLASTp analizi yapılmıştır. Her protein veri seti, MUSCLE programı kullanılarak hizalanmıştır. Dizi çeşitliliği, proteinin uzunluğu boyunca örtüşen her 9-mer (nonamer) (1-9, 2-10, vb.) pozisyonu için Shannon entropisi kullanılarak ölçülmuştür. Bundan sonra, T-hücre epitopları, IEDB veritabanı kullanılarak deneysel olarak ispatlanan epitoplar ile eşleştirilmiş ve IEDB'nin önerdiği yardımcı araçlar kullanılarak epitop tahmini yapılmıştır. Tahmin sonuçlarımızı desteklemek için, seçilen epitopların MHC I ve II'ye karşı moleküler docking analizleri ve moleküler dinamik simülasyonları yapılmıştır. VIPR ve NCBI Virus veritabanlarından toplanan toplam dizi sayısı 93.382'dir. Benzer dizilerin çıkartılmasından sonra, sayı 12.413'e düşmüştür (~%87'lik bir azalma). hRSV için gözlemlenen maksimum entropi değeri, M2-2 proteininde 43'üncü nonamer pozisyonunda ~4.2 olarak bulunmuştur. Bununla birlikte, proteom çapında ortalama entropi genel olarak düşüktür (~0.8) ve bu nedenle yüksek korunmuşluk göstermektedir ve bu değerler ~0.5 ( protein N) ile ~2.3 (protein M2-2) arasındadır. Varyantların çoğu (~%55) 0 ile 1 entropi aralığı arasındadır. Nonamer pozisyonlarının yaklaşık yarısı (~%51) yüksek oranda korunmuş olarak sınıflandırılmıştır (indeks insidansı ≥ %90). Epitop tahmini için 2269 yüksek oranda korunmuş nonamer dizisi seçilmiştir. 2269 nonamer dizisinden, sırasıyla MHC Sınıf I ve II için 997 ve 235 epitop tahmin edilmiştir. Bu çalışma, hRSV proteomundaki dizi çeşitliliği ve bunların potansiyel aşı hedefleri hakkında bilgi sağlamaktadır. Proteomun ve tahmin edilen epitoplarının yüksek düzeyde korunması, profilaktik hRSV aşı tasarımı için daha fazla araştırmanın gerekliliğini ortaya koymaktadır. Anahtar Kelimeler: Viral dizi analizi, immünoinformatik, aşı hedef keşfi
Systolic architectures for sequence alignment operations
In this work, new and optimized algorithms and application specific processors based on these algorithms to perform sequence alignment operations, which is one of the basic operations in bioinformatics are designed. In this work, systolic architectures are developed to implement pairwise and multiple sequence alignment operations. Proposed hardware methods develop hardwares implemented on ASIC and FPGA platforms at the rate of over one hundred per cent. The designs proposed in this work provides performance gain up to 189,92% when it is implemented on FPGA. Therefore, it is provided to other research branches in bioinformatics to analyse larger amount of data in smaller time periods.Key Words: Bioinformatics, systolic architectures, application specific processors, FPGAs, Smith-Waterman algorihtm
Asmada (Vitis vinifera L.) LEA2 ve WOX genlerinin biyoinformatik analizleri
Üzüm (Vitis vinifera L.) tüm dünyada yetiştirilen önemli bir meyve türüdür. Kuraklık ve tuzluluk gibi abiyotik stres faktörlerihem verimi hem de tane kalitesini olumsuz etkileme potansiyeline sahiptir. LEA gen ailesinin stres toleransı ile ilişkili olduğu ve bu genlerin manipülasyonunun stres toleransını artırabileceğini göstermektedir. WOX genlerinin bazı bitkilerde somatik embriyogenezin anahtar düzenleyicileri olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın amacı üzümde LEA2 ve WOX genlerinin biyoinformatik analizleriyle tanımlanması ve abiyotik stres koşulları altında olası fonksiyonlarının araştırılmasıdır. Elde edilen bulgular incelendiğinde, LEA2'ye ait 36 gen bulunmuş ve WOX'ye ait 31 gen bulunmuştur. Filogenetik ağaçlar incelendiğinde; LEA2 proteinlerinin 3 ana kola ayrıldığı görülmüştür. WOX'ın ise filogenetik ağaçta 3 ana kola ayrıldığı belirlenmiştir. LEA2 genlerinin çoğunlukla ekzondan oluştuğu görülmüştür. Filogenetik ağaç ile benzerlik gösteren WOX ekzon-intron bölgeleri, motif kalıpları ile de uyuşmaktadır. LEA2 proteinleri 6 lokalizasyonda görülmüştür. En çok (21 tanesi) Hücre zarında bulunmuştur. WOX'e bakıldığında ise; 3 lokalizasyonda görülmüştür. En çok (29 tanesi) Çekirdekte yer almıştır. 34 farklı üzüm LEA2 geninin 151 farklı miRNA'lar tarafından hedeflendiği, 31 farklı üzüm WOX geninin 205 farklı miRNA'lar tarafından hedeflendiği belirlenmiştir. LEA2 ve WOX genlerinin de potansiyel cis düzenleyici elementlere sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak, LEA2 ve WOX proteinleri strese dayanıklı bitkiler geliştirmek üzere kullanılabilecek etkili proteinler olabilirler. LEA2 ve WOX genlerini kullanarak strese dayanıklı bitkileri etkili bir şekilde yetiştirmek için in vivo çalışmalar yapılmalıdır. Ayrıca bu çalışma, LEA2 ve WOX genlerinin, abiyotik stres toleransı açısından özgül işlevlerinin daha fazla araştırılması için bir temel oluşturmaktadır.
Asmada (Vitis vinifera L.) HSF ve HSP90 genlerinin biyoinformatik analizleri
Üzüm üretimi, çeşitli abiyotik stresler nedeniyle önemli kayıplarla karşı karşıyadır. Asmanın bu streslere nasıl tepki verdiğini anlamak, daha iyi yetiştirme teknikleri geliştirmek için çok önemlidir. Isı şoku transkripsiyon faktörleri (HSFs) ve ısı şoku protein 90 (HSP90) bitki stres dayanıklılığında önemli proteinlerdir. Biyoinformatik analizler aracılığı ile, asmalardaki HSF ve HSP90 gen ailelerini tanımlanmıştır. Asma genomunda 16 VvHSF ve 22 VvHSP90 geni tespit edilmiştir ve bunlar sırasıyla üç gruba (A, B, C) ve dört gruba (I, II, III, IV) ayrılmıştır. VvHSF proteinleri 22.99 ila 58.81 kDa arasında değişen moleküler ağırlıklara sahip olup ve pH 4.93 ila 9.19 arasında izoelektrik noktaları ile hepsinin kararsız olduğu bulunmuştur. VvHSP90 proteinlerinin moleküler ağırlıkları 41,74 ila 167,38 kDa arasında değiştiği saptanmış, izoelektrik noktaları pH 4,74 ila 9,31 arasında tespit edilmiştir. Kromozomal analiz, VvHSF genlerinin 11 kromozom üzerinde, VvHSP90 genlerinin ise 13 kromozom üzerinde bulunduğunu göstermiştir. Hücre altı lokalizasyon tahminleri, tüm VvHSF'lerin çekirdekte olduğunu, VvHSP90'ların ise çoğunlukla sitoplazmada bulunduğu, bazılarının plazma membranında ve çekirdekte yer aldığını göstermiştir. Motif analizi sonucunda ilgili proteinlerin benzer motif modellerini paylaştığı ortaya konulmuştur, bu nedenle işlevsel benzerlikler olduğu düşünülmektedir. Ekzon-intron yapı analizi, çoğu VvHSF geninin bir introna sahip olduğunu, VvHSP90 genlerinin ise 2 ila 20 intron içerdiğini göstermiştir. Üç boyutlu modelleme ile hem VvHSF hem de VvHSP90 proteinlerinin ağırlıklı olarak α-heliks katlanma özelliğine sahip olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, üzümdeki HSF ve HSP90 gen ailelerinin genetiği ve işlevleri hakkında elde edilen kapsamlı bulgular ile, gelecekteki araştırmalara ve ıslah stratejilerine yardımcı olabileceği düşünülmektedir.
Python ile CRISPR/Cas nükleaz RNA kılavuzlu genom düzenleme kütüphanesi geliştirilmesi
Bu çalışmada Python programlama dili kullanılarak CRISPR/Cas sistemlerinde gRNA'ları tanımlamak için pycrisprcas9 adında bir açık kaynaklı Python kütüphanesi geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımda gRNA verimliliklerini hesaplamak için Doench ve ark (2014) tarafından oluşturulan kural seti 1, Hsu ve ark (2013) tarafından oluşturulan ceza matrisi kulanılmıştır. Geliştirilen kütüphanenin doğruluğu R paketlerinden CRISPRseek paketi (Zhu ve ark., 2014) kullanılarak test edilmiştir. Geliştirilen paket için kullanım rehberleri hazırlanarak GitHub üzerinde https://github.com/sezerislambey adresindeki pycrisprcas9 adlı depodan dağıtıma açılmıştır.
Detection of remote homology in proteins by machine learning algorithms
The subject of this thesis is to develop a machine learning algorithm application that accurately performs remote homologous protein detection, which is an important problem in the field of bioinformatics. The discovery of remote homolog proteins is important because it is beneficial to discover the structure of unknown proteins. In the thesis, the problem of different lengths of protein sequences is solved by using natural language processing methods such as the bag of words model. The performances were measured by applying motifs of different lengths as protein features. A new application in this thesis provides a solution to the unbalanced data problem. This application, which is a KNN method with k-split with various distance methods, is a competitive study. Remote homologous proteins are a difficult problem to solve because they rely on small sequence similarities. In the thesis, another new application that trains with a new deep neural network that balances TF-IDF feature vectors calculated over n-grams with smoothing operations is carried out. The new application demonstrates the power of deep learning algorithms. The new application achieves better performance and overcomes the unbalanced data set.
Rumen mikrobiyal genomlarında bulunan hidrolitik enzim genlerinin in siliko analizi
Ruminantlar, binlerce yıldır çeşitli verim özellikleri ile dünyanın hemen her coğrafyasında insanlara hizmet etmektedir. Ruminant hayvanların sindirim sisteminde simbiyotik bir ilişki içerisinde bulunan rumen mikroorganizmaları diğer canlıların sindiremediği selüloz içeriği yüksek kaba yem kaynaklarının sindirimi ve ruminant hayvanlar tarafından kullanımı hususunda büyük bir fayda sağlamaktadır. Bu sebeple gerek rumen mikroorganizmalarının gerekse bu organizmalarca üretilen enzimlerin, vitaminlerin, metabolitlerin ve benzeri ürünlerin çok iyi araştırılması ruminant hayvanlardan maksimum seviyede faydalanılması açısından büyük önem arz etmektedir. Moleküler genetik çağını yaşadığımız günümüzde bu mikroorganizmaların ve ürettikleri enzimlerin moleküler düzeyde tanımlanmasına yönelik çalışmalar hız kazanmıştır. Bu çalışmalardan elde edilen verilerin biyoinformatik araçlar ile analiz edilerek aralarındaki ilişkilerin detaylı bir şekilde modellenmesi, yapılan moleküler genetik çalışmalara ilave katkılar sağlamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, rumen mikroorganizmaları ile bu mikroorganizmalar tarafından üretilen selülaz ve ksilanaz gibi hidrolitik enzimlerin in siliko analizlerinin gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Nükleotit ve amino asit sekanslarına ait biyoinformatik analizler için Nucleotide, NCBI-BLAST, CDD, COBALT, UniProt, AlphaFold, STRING, Expasy, ProtParam ve ProtScale veri tabanları kullanılmıştır. BLAST ile çoklu dizi hizalamaları ve filogenetik ağaç yapıları oluşturularak mevcut ana ve dış gruplar belirlenmiştir. BLASTn, BLASTp ve BLASTx analizleri ile farklı erişim numaraları ve farklı bakteri adlarına sahip olduğu halde birbirlerinin aynı olan birçok mikroorganizma tespit edilmiştir. Mikroorganizmaların, genel olarak çok düşük tahmini hizalama hatasına sahip olduğu ve fizikokimyasal özelliklerine göre birçoğunun kararlı yapıda ve tamamına yakınının negatif GRAVY değerlerine sahip olduğu gözlenmiştir. Selülaz enzimlerinde yüksek, ksilanaz enzimlerinde ise düşük düzeyde termostabilite gözlenmiştir. Ayrıca, protein-protein etkileşimlerinin fonksiyonel karakterizasyonu ile protein yapılarının tahmini elde edilmiştir.
Antepfıstığında (Pistacia vera L.) ilişkili haritalama yöntemi kullanılarak bazı meyve kalite özellikleri ile bağlantılı lokusların belirlenmesi
Antepfıstığı (Pistacia vera L.) Anacardia familyasına ait olan birçok türe sahip olan sert kabuklu meyve türlerinden bir tanesidir. Protein, yağ, yağ asitleri, lif, vitaminler, minareller açısından zengin besin içeriğine sahip olması sebebiyle insan sağlığı üzerinde pozitif etkileri mevcuttur. Antepfıstığının ıslahı esnasında karşılaşılan en önemli problemler peryodisiteye sahip olması, gençlik kısırlığı, dioik karakterde olmasıdır. Moleküler ıslah çalışmaları ile bu problemlerinin üstesinden gelinebilmektedir. Bu sebeple markör destekli seleksiyonun önemi oldukça fazladır. Bu çalışma kapsamında 2018 yılında hasat edilmiş 149 adet ve 2020 yılında hasat edilmiş 136 adet dişi çeşit ve genotipte % yağ içeriği, yağ asit içerikleri (Miristik asit, Palmitik Asit, Stearik asit olmak üzere toplam doymuş yağ asit içerikleri ve palmitoleik asit, oleik asit olmak üzere toplam tekli doymamış yağ asit içerikleri, linoleik asit, alfa linoleik asit olmak üzere toplam çoklu doymamış yağ asit içerikleri) , protein içerikleri ve tokoferol (alfa tokoferol ve gama tokoferol) içerikleri ile bağlantılı lokuslar belirlenmiştir. Toplam 14 adet fenotipik veri ile genotipik veriler arasındaki ilişki R programının GAPIT fonksiyonu kullanılarak MLM (mixed linear model) yaklaşımıyla belirlenmiştir. Çalışılan biyokimyasal özelliklerle bağlantılı lokusların belirlenmesi için Bonferroni testi p=0.01 olarak uygulanmıştır. Yapılan analizlerin neticesinde p=10-4 seviyesinde ilişkili lokuslar seçilmiştir. İlişkili haritalama sonucunda ise 9 adet fenotipik özellik ile ilişkili 2018 yılında 30,441 adet ilişkili markör 2020 yılında ise 11,163 adet ilişkili markör tespit edilmiş ve 2018 ile 2020 yıllarında 65 adet ortak markör belirlenmiştir. Elde edilen SNP lokuslarının validasyonu yapıldıktan sonra biyokimyasal özellikler için antepfıstığı ıslah programlarında kullanılabilecektir.
Şeker pancarı genomunda bZIP genlerinin biyoinformatik analizleri ve kuraklık - sıcaklık stres koşullarında ifade profilleri
Lösin fermuar (bZIP) transkripsiyon faktörü ailesi, bitkilerdeki en büyük ve en çeşitli transkripsiyon faktörü ailelerinden biridir. Bitki büyümesini ve gelişimini düzenlemesine ek olarak biyotik ve abiyotik streslere yanıtta önemli rol oynamaktadır. Şeker pancarı (Beta vulgaris L.) taksonomik olarak, Amaranthaceae ailesine ve Beta cinsine aittir. Bu çalışmada, şeker pancarı genomunda 251 adet bZIP geni belirlenmiştir. BvbZIP genlerinin kromozomal dağılımları incelendiğinde en çok genin 7. kromozomda yer aldığı görülmüştür. Tahmini gen yapısı analizine göre 28 adet BvbZIP geninin intron içermediği saptanmıştır. Arabidopsis, soya, çeltik ve kavak bitkilerindeki bZIP genleri ile karşılaştırmalı fiziksel haritalara bakıldığında en çok ortolog gene sahip bitkinin soya olduğu görülmüş ve en yakın ayrılma süresi kavak bitkisindeki genler ile belirlenmiştir. Ayrıca BvbZIP genleri için filogenetik ilişkileri, korunmuş amino asit motifleri, gen ontolojileri, bZIP genlerini hedefleyen miRNA'ları, tahmini üç boyutlu yapıları farklı biyoinformatik araçlar kullanılarak belirlenmiştir. Bunlara ilaveten, açık veri tabanlarından elde edilen transkriptom verileri kullanılarak bu genlerin farklı koşullardaki ifade profillerinin incelenmesi yapılmış olup seçilen genler kuraklık toleranslı ve kuraklık hassas şeker pancarı çeşitlerinin yaprak dokularında RT-PZR analizi ile incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda şeker pancarında BvbZIP-31, BvbZIP-54, BvbZIP-59 ve BvbZIP-63 genlerinin abiyotik stres direncinde rol aldığı düşünülmektedir. Ayrıca BvbZIP-59 geninin her iki çeşitte de tüm streslerde ifade seviyelerinin belirgin bir şekilde arttığı görülmüştür. Böylece 2014 yılında şeker pancarının tüm genom dizisi çıkarılmış olsa da şeker pancarı genomunda ilk kez bu tez çalışması kapsamında bZIP genlerinin belirlenmesi, karakterizasyonu ve sıcaklık, kuraklık, sıcaklık-kuraklık kombine strese karşı yanıtlarının incelenmesi ve bu stresler altında oluşan moleküler mekanizmalar hakkında önemli bilgiler elde edilmiştir. bZIP gen ailesine ait elde edilen bilgiler ışığında, sıcaklık, kuraklık ve kombine stres koşullarına dayanıklı şeker pancarı ve diğer tarım bitkilerinin üretilmesine katkı sağlayacak önemli verilerin elde edileceği düşünülmektedir. ANAHTAR KELİMELER: Şeker Pancarı, bZIP, Biyoinformatik Analizler, Sıcaklık, Kuraklık ve Kombine Stresi, Gen Ekspresyon Analizi
Kabak bitkisinde ısı şoku proteini ve ısı şoku faktörü genlerinin biyoinformatik karakterizasyonu ve farklı abiyotik stres koşullarında ifade profilleri
Isı şoku proteinleri (Hsp) bitkinin normal büyüme ve gelişme süreçlerinin yanında protein homeostazisini sağlayarak çevresel strese yanıt oluşum mekanizmasında görev almaktadır. Cucurbitaceae ailesi; salatalık, kavun, karpuz, bal kabağı gibi ekonomik ve besinsel değere sahip birçok bitkiyi çatısı altında bulundurur. Ülkemizde yıl boyu üretimi devam eden Cucurbita pepo (sakız kabağı) ise, bu ailenin ekonomik değer taşıyan bir diğer üyesidir. Seyden F1 ve Cordelia F1 iç piyasada ve ihracatta en çok tercih edilen iki kabak çeşididir. Bu çalışmada kabak genomunda 44 adet sHsp, 188 adet Hsp40, 42 adet Hsp60, 28 adet Hsp70, 10 adet Hsp90, 152 adet Hsp100 ailesi üyesi olmak üzere toplam 464 adet Hsp geni; 77 adet ise Hsf geni in silico olarak tanımlanmıştır. Tespit edilen gen ve proteinlerin; kromozomal yerleşimi, ekzon-intron ve motif organizasyonu, aile içi filogenetik ilişkileri, ortolog ilişkileri, miRNA ve protein-protein etkileşimleri, duplikasyon olayları, tahmini üç boyutlu yapıları, gen ontolojisi analizleri ile karakteristik özellikleri ortaya konmuştur. Çalışmanın moleküler kısmında ise belirlediğimiz genlerin yüksek sıcaklık, kuraklık ve yüksek sıcaklık-kuraklık kombine streslerindeki ifade profilleri qRT-PCR yöntemi ile belirlenmiştir. Her iki varyetenin Hsp ve Hsf gen ifade seviyelerini çoğunlukla arttırarak strese yanıt verdiği gözlenmiştir. Özellikle tüm zaman dilimlerinde ve tüm stres koşullarında ifadesinde artış belirlenen CpHsp70-20 ve CpHsf-68 genlerinin, bitkinin strese tolerans mekanizmasında etkin rol üstlendiğini işaret etmektedir. Çalışmamızda belirlenen markör genlerin ve in silico etkileşim çıktılarının klonlama, ileri fonksiyonel araştırmalar ve moleküler ıslah çalışmalarında kullanılarak mahsul iyileştirilmesine katkı sağlayacağını öngörmekteyiz
LEA (Late embryogenesıs abundant) genlerinin kavun (Cucumis melo L.) ve karpuz (Citrullus lanatus) türlerinde tanımlanması, biyoinformatik analizleri ve kuraklık stresi altında gen ifade analizlerinin incelenmesi
LEA genleri çeşitli stres faktörlerine karşı önemli fonksiyonlara sahip olan geç yanıt veren genlerdir. Kavun ve karpuz genomları yayınlanmış olmasına rağmen LEA gen ailesi ile ilgili çalışmalar yok denecek kadar azdır. Bu çalışmada kavun ve karpuz türlerindeki LEA gen ailesi üyeleri biyoinformatik programlarla kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Kavunda 61, karpuzda ise 73 LEA geni tanımlanmıştır. En yüksek ortolog gen oranları kavun ile soya arasında %63, karpuz ile kavak arasında %71 ilişki saptanmıştır. Diğer türlerdeki LEA genleriyle segmental ve tandem duplikasyonlar belirlenmiştir. İki tür için korunmuş miRNA'lar in silico olarak analiz edilmiştir. Kavunda 21 farklı miRNA'nın 21 CmLEA geni; karpuzda ise 22 farklı miRNA tarafından 21 ClLEA geninin hedeflendiği görülmüştür. İki türün SRA veritabanından transkriptom analizi yapılmıştır. Kavunun farklı çeşitlerinde tuz stresi altında CmLEA genlerinin ifadesinin çoğunlukla arttığı gözlenmiştir. ClLEA genlerinin ifade seviyesinin floem dokudakilerin vasküler dokulardakine göre arttığı tespit edilmiştir. Ayrıca bu çalışmada kuraklık stresi altında LEA gen ailesi üyeleri olan kavunda CmLEA 42, CmLEA 43; karpuzda ise ClLEA 46, ClLEA 48'in gen ifade seviyesi Real Time PZR analizi ile incelenmiştir. İki bitki türünde kuraklık stresi altında yaprak ve köklerden 0., 3., 12. ve 24. saatte örnekleme yapılmıştır. Eş zamanlı PZR sonuçlarına göre yaklaşık olarak kavunda CmLEA 42 geni yaprakta 24. saatte 4 kat; kökte 3. saatte 1,5 kat; CmLEA 43 geni 24. saatte yaprakta 2,5 kat, kökte 24. saatte 3 kat gen ifadesi artmıştır. Karpuzda ise ClLEA 46 geni yaprakta 3. saate 2,5 kat, kökte 12. saatte 1,2 kat; ClLEA 48'de ise yaprakta 3. saatte 1,2 kat, kökte 3. ve 24. satte 1,5 kat bir artış göstermektedir. Çalışmamız LEA genlerinin, kavun ve karpuzda kuraklığa yanıt mekanizmasının açığa çıkarılmasında öncü bir çalışma olabileceği gibi gelecekteki çalışmalara da farklı bir perspektif oluşturabilir.
LEA (Late embryogenesis abundant) genlerinin salatalık (Cucumis sativus L.) genomunda belirlenmesi, biyoinformatik analizleri ve kuraklık stresi altında gen ifade profillerinin çıkarılması
LEA proteinleri (late embryogenesis abundant) ilk olarak tohumlarda keşfedilmiş ve daha sonra farklı bitki türlerinin vejatatif dokularında belirlenmiştir. Salatalık bitkisinde genom seviyesinde farklı gen aileleri belirlenmiş olsa da, LEA genlerinin belirlenmesine yönelik böyle bir çalışma şu ana kadar yapılmamıştır. Salatalık genomunda toplam 79 LEA geni belirlenerek salatalık kromozomlarına yerleştirilmiştir. Genler kromozomlar üzerindeki yerleşimlerine göre CsLEA-01' den CsLEA-79' a kadar isimlendirilmiştir. Salatalıkta 44 adet CsLEA geninin intron içermediği saptanmıştır. Filogenetik olarak, CsLEA genleri 7 sınıfa ayrılmıştır. CsLEA genlerine ait en fazla tandem duplikasyon olayı 3 numaralı kromozom üzerinde olup, CsLEA genlerinin yaklaşık %70'inde bu olay gözlemlenmiştir. CsLEA genlerinin maksimum ortolog ilişkisinin %81 ile kavak genomunda bulunan LEA genleri ile olduğu belirlenmiştir. Mikro-RNA (miRNA) analizine göre, 37 adet CsLEA geni farklı miRNA' lar tarafından hedeflenmiş olup, özellikle mir854 ve mir414 en fazla belirlenen miRNA' lardır. RNA-seq verisi, salatalığın farklı dokularındaki CsLEA gen ifade analizleri için kullanılmıştır. Ayrıca, kuraklık stresi uygulanmış salatalık kök ve yaprak dokularında 10 adet CsLEA geninin ifade değişiklikleri Eş Zamanlı PZR ile incelenmiştir. Bunların arasında, CsLEA-54 geni hem yaprak hem de kök dokusunda stres uygulamasından sonra uyarılmıştır. CsLEA09, CsLEA-32, CsLEA-57 genleri ise kuraklık stresinin 3. saatinin sonunda cevap oluşturmuş ve bu genlerin su kıtlığı durumunda erken cevap oluşturabileceği düşünülebilir. Çalışmamızın CsLEA genlerinin, salatalıkta kuraklık tolerans mekanizmasını anlamamıza yardımcı olacağı ve yeni çalışmalara farklı bir bakış açısı oluşturacağı düşünülmektedir.
Karpuz bitkisinde bZIP (temel lösin fermuarı) transkripsiyon faktör genlerinin biyoinformatik analizleri ve gen ifadelerinin kuraklık stresi altında incelenmesi
Transkripsiyon faktörü ailelerinden birisi olan Bazik Lösin Fermuar (bZIP) ailesi üyeleri, çok çeşitli morfolojik ve fizyolojik süreçlerde düzenleyici olarak rol oynarlar. Çeşitli bitkilerde yapılan çalışmalarda bZIP genlerinin tespiti yapılmış ancak bugüne kadar karpuz üzerinde kapsamlı bir çalışma yapılmamıştır. Citrillus lanatus kromozomları üzerinde 59 adet ClabZIP geninin yeri tespit edilmiştir. Citrillus lanatus'ta bulunan bZIP protein ailesi üyeleri, filogenetik olarak 7 alt aileye ayrılmıştır. Aynı alt aileyi oluşturan bZIP proteinlerinin çoğu, korunmuş motiflerden oluşur, benzer gen yapılarına sahiptir. Kromozom dağılımı ve genetik analizlere göre, 21 ClabZIP geninde duplikasyon gözlemlenmiştir. Ayrıca bZIP proteinlerinin üç boyutlu yapı ve işlevleri tahminlenmiştir. Farklı dokularda bulunan ClabZIP gen ifade profillerinin değerlendirilmesi için, farklı meyve gelişim aşamaları ve vasküler dokularda belirlenmiş olan RNA-seq verileri analiz edilmiştir. Buna ek olarak, kuraklık stresi uygulanan karpuz bitkisinin kök ve yaprak dokularında seçilen ClabZIP genlerinin ifade seviyeleri, Real time PZR kullanılarak incelenmiştir. Sonuç olarak, ClabZIP-57 geninin kuraklık stresi uygulaması sonrasında kök ve yapraklarda en yüksek ifade düzeyine ulaştığı gözlemlenmiştir. Bu tür gen tanımlama çalışmaları, bitkilerde bZIP protein ailesinin işlevlerinin incelenmesinde yeni bakış açıları oluşturmaktadır.
Insan pankreas kanserinin biyoinformatik araçlar ile genom boyu ifade analizi
Pankreas kanseri, tanısı ve tedavisi oldukça zor olan, yüksek derecede metastatik özellikte olup oldukça kötü prognozlu ve sağkalım oranı düşük bir malignitedir. Pankreatik duktal adenokarsinom (PDAC), pankreas kanserleri içinde en sık görülen tip olup oldukça kötü prognoza sahip bir kanserdir. Bir yıllık sağ kalım oranı yaklaşık %18'dir. Hastalık, erken dönemde belirti vermediği için teşhis edildiğinde genellikle 3. veya 4. evrede olmaktadır. Erken teşhisin çok önemli olduğu bu tür patolojilerde, hastalık teşhisinden kısa süre sonra (6-12 ay) hasta kaybedilmektedir. Bu durumun en önemli sebebi, pankreas kanserinin erken teşhisinde kullanılabilecek invazif olmayan moleküler biyobelirteçler (genler) tespit edilememiş olması bundan dolayı da hastalığın genellikle ileri veya metastatik safhada tespit edilebilmesidir. Bu anlamda, pankreas kanseri tanısı konulmuş hastaların sadece %20 'si cerrahi rezeksiyon için uygunluk gösterir. Çünkü teşhis esnasında hastaların çoğunda lokal ve uzak metastaz görülür. Pankreas kanserinin teşhisinde kullanılabilecek invazif olmayan bir tarama testi yoktur. Pankreas kanserinde CA 19-9, P53, K-ras ve mikro RNA'lar en sık incelenmiş ve pankreas kanseri ile ilişkilendirilmiş tümör markerlarıdır. Tanıda en çok tercih edilen CA 19-9 serum markırıdır. Ancak bu belirtecin pankreas kanserine spesifitesi ve hassasiyeti şüphelidir. Serum karbohidrat antijeni CA 19–9 (CA 19–9) tümör ilişkili bir antijen olup, Lewis a-antijeni olarak da bilinir. CA 19–9 normal şartlarda pankreas, safra kanalı hücreleri, mide, kolon, endometrium, tükrük bezleri ve bronşiyal epitelyum hücrelerinden salgılanır. CA 19–9, pankreas kanseri tanısında en yaygın olarak kullanılan tümör markeridir. CA 19–9, sadece pankreas adenokarsinomları için spesifik olmayıp gastrointestinal sistemin de neden olduğu birçok tümörde de yükselebilir. Aynı zamanda CA 19-9'un kan grubu antijenleri ile de ilişkisi vardır. CA 19-9 sentezi genotip olarak Lewis a-b- olan kişilerde, oluşmaz. Bu nedenle bu hasta grubu yanlış sonuçlarla değerlendirilebilir. Son yıllarda yeni tümör markerları üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Hücre çoğalması ve büyümesinde oluşan genetik değişikliklerin kanser gelişimindeki etkisi bilinmektedir. Onkogenlerin fonksiyonu, uyarılmasındaki artışı, tümör baskılayıcı genlerin inhibe olması, DNA tamir mekanizmalarında meydana gelen değişimler ve apoptozdan sorumlu genlerdeki bozukluklar kanserin temel moleküler patolojisinden sorumludur. Diğer bir belirteç olan K-ras ise bir guanin nükleotid bağlanma proteini olarak büyüme faktörü sinyal iletiminde görev alır. Bu fonksiyonu ile hücre çoğalması artar ve apoptoza karşı direnç gelişir. K-ras insan kanserleri içerisinde en sık tespit edilen mutasyona uğramış onkogendir. Pankreatik duktal orijinli kanserlerin yaklaşık %90'ında K-ras onkogeninde mutasyon tespit edilir ve karsinogenezin özellikle ilk evrelerinde önem kazanır. K-ras mutasyonu sadece pankreas doku hücrelerinde değil, pankreatik sıvıda duodenal fırça biopsilerinde, kan ve gaita örneklerinde tespit edilebilir. Günümüzde pankreas kanserinin tanısında; Ultrason, EUS, CT, ERCP, MR ve ince iğne aspirasyonu kullanılmaktadır. Ancak bu yöntemler, hastalığın erken teşhisi için bir ipucu vermemektedir. Yaptığımız çalışmada öncelikle NCBI GEO DataSet veri bankasında bulunan transkriptom ham verileri kullanılarak in siliko analizler yapılmıştır. Bu analizlerde Pankreas kanseri ile normal doku ve kan örneklerinin ifade profilleri karşılaştırılmış ve bu iki grup arasında ifade düzeyi farklılık gösteren genler belirlenmiştir. Farklı veri setlerinden gelen bu gen listeleri kullanılarak Gene Set Enrichment Analysis, Hierarchical Cluster Analizleri ve Yolak Analizleri yapılmıştır. Bu biyoinformatik analizler sonucunda belirlenen aday gen listesinde bulunan genlerin validasyonu ise pankreas kanseri hastaların hem kan hem de tümör doku örnekleri kullanılarak QRT-PCR ile valide edilmiştir. Bu şekilde hem pankreas kanserinin oluşumunda hem de prognoz sürecinde rol oynayan moleküler mekanizmalar hakkında bilgi edinilmekte hem de pankreas kanserinin moleküler alt tipleri hakkında önemli veriler elde edilebilmektedir. Bu çalışmaların bazılarında bu kanserin 3 farklı moleküler alttipi olduğu bazılarında ise dört farklı moleküler alttipi olduğu ifade edilmiştir. Ancak bu konuda yapılan çalışmalar daha çok yeni olduğu için bu konuda yeterince veri bulunmamaktadır. Bundan dolayı gelecek açısından pankreas kanserine spesifik olan, invazif olmayan, klinik uygulamaya geçme potansiyeli yüksek doğru ve özgül olabilecek bir moleküler biyobelirtecin geliştirilmesi büyük önem arz etmektedir.
Kavun ve karpuz bitkilerinde ekspansin gen ailesinin incelenmesi ve farklı abiyotik stres şartlarında gen ifade profilleri
Karpuz (Citrullus lanatus) ve kavun (Cucumis melo) bitkileri geniş bir geçmişe sahip olan ve ekonomik açıdan önemli kabul edilen bitkilerdir. Ülkemizin hemen her yerinde üretimi yapılmaktadır. Ekspansin gen ailesi bitkilerde hücre büyümesi ve gelişmesinde rol alan bir gen ailesidir. Ekspansinler EXPA, EXPB, EXPLA ve EXPLB olmak üzere 4 alt gruptan oluşur. Bitkilerin özellikle çeşitli streslere karşı direnç oluşturması ve gelişimini sürdürmeye devam etmesi açısından bu proteinler çok önemli bir yere sahiptirler. Çalışmamızda karpuz ve kavun bitki genomlarında ekspansin genlerinin tanımlanması sağlanmıştır. Biyoinformatik analizler ile karpuzda belirlenen toplamda 40 genin 11 kromozoma ve kavunda belirlenen toplamda 43 genin 12 kromozoma yerleştiği gözlenmiştir. Ayrıca, gen ontoloji analizleri, karpuz ve kavunda belirlenen ekspansin genlerini hedef alan miRNA'ların saptanması, diğer bitkilerdeki gen ortologlarının belirlenmesi üzerine analizler de yapılmıştır. Bunların yanında hem karpuz hem de kavun için ayrı ayrı, transkriptom verileri (RNA-seq) ilgili veri tabanından bulunmuştur. Ardından bu veriler üzerinde ileri biyoinformatik analizler gerçekleştirilerek gerçek zamanlı PZR'de çalışılacak genler, ekspresyon seviyelerindeki artışa bağlı olarak seçilmiştir. Genlerin ifade düzeylerinin belirlenmesi için ilk olarak bitkilere ABA uygulaması ile kuraklık, sıcaklık, soğuk ve tuz stresleri uygulanmış ve analizde her iki bitkinin de kök ve yaprak dokuları, stres uygulandıktan sonra 0., 1., 3., 6., 12. ve 24. saatlerde toplanmıştır. Daha sonra dokulardan RNA izolasyonu ve cDNA sentezi yapılmıştır. Transkriptom verilerinden seçilen genler gerçek zamanlı PZR analizi ile incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda, karpuzda ClaEXPA-04, ClaEXPA-09, ClaEXPB-01, ClaEXPB-03 ve ClaEXPLA-13 genleri ile kavunda CmEXPA-10, CmEXPA-12 ve CmEXPLA-01 genlerinin, bitkinin doku gelişiminde ve abiyotik strese direnç cevabında rol oynadığı düşünülmektedir. Çalışmamız, karpuz ve kavun ekspansin genleri ile ilgili geniş bilgi verecek niteliktedir. Aynı zamanda ekspansin genlerinin abiyotik stres koşullarında gösterdikleri stres toleransı üzerine yapılacak çalışmalar için bir temel oluşturmaktadır. Sonuç olarak, elde edilen bu bilgilerin karpuz ve kavun için yapılan ıslah çalışmalarına yarar sağlayacağı düşünülmektedir. ANAHTAR KELİMELER:Cucumis melo, Citrullus lanatus, Ekspansin, Abiyotik Stres, Gen İfade Analizi Haziran 2022, 372 Sayfa
Protein/amino asit dizilimlerinin yapay zeka ile değerlendirilmesinde yeni yaklaşımların geliştirilmesi
Biyoenformatik alanında protein veya amino asit üzerine gerçekleştirilen çalışmalar ve araştırmalar, proteinlerin yapılarının anlaşılabilmesi ve proteinlerin hücresel aktivitelerdeki rollerinin belirlenmesi açısından büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan araştırmalar incelendiğinde, protein fonksiyonlarının belirlenmesi, proteinler arasındaki etkileşimlerin tahmin edilmesi, protein ikincil yapılarının bulunması, protein ailelerinin sınıflandırılması, kodlayan ve kodlamayan mRNA'ların belirlenmesi, viral-konak etkileşimlerinin tahmin edilmesi ve ilaç-hedef etkileşimlerinin tespit edilmesi ile ilgili çalışmaların aktif bir şekilde yürütüldüğü gözlemlenmiştir. Tez çalışmasında, söz konusu araştırma alanlarına yönelik yapay zeka tabanlı yeni analiz yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu çerçevede, protein dizilimlerini sayısallaştırmak için algoritmik-tabanlı yeni bir kategorisel yaklaşım geliştirilmiştir. Algoritmik-tabanlı yaklaşım kapsamında, üç farklı protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiştir. Bu doğrultuda, önerilen protein dizilimlerini sayısallaştırma yöntemleri: • Protein dizilimlerini sayısallaştırmak için AVL ağacı tabanlı protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve bu yöntemin başarımı COVID-19 hastalığına neden olan SARS-CoV-2 virüsünün proteinleri arasındaki etkileşimleri üzerinde test edilmiştir. Bu yöntem, içeriğinde bulunan ikili arama ağaç yapısı nedeniyle algoritmik-tabanlı kategoride değerlendirilmiştir. • Entropi hesaplamasına dayanan protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve viral genomlar üzerindeki protein-protein etkileşimlerini belirlemek için kullanılmıştır. Bu yöntemde ise Shannon entropisi kullanılması nedeniyle algoritmik-tabanlı kategoride değerlendirilmiştir. • Hem Fibonacci sayılarını hem de hash tablosunu içeren (FIBHASH) protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve bu yöntemin başarımı, protein ailelerini belirlemek için değerlendirilmiştir. Bu yöntem, Fibonacci sayılarını ve hash tablosunu içeren hibrit bir yöntemdir. Hash tablosu veri yapıları ve algoritma analizinde sıklıkla kullanıldığı için, FIBHASH yöntemi algoritmik-tabanlı yöntem olarak değerlendirilmiştir. • Önerilen protein sayısallaştırma yöntemleri SARS-CoV-2 virüsü ve konak hücreleri arasındaki etkileşimleri tahmin etmek için kullanılmış ve hem önerilen protein sayısallaştırma yöntemlerinin hem de literatürde en çok kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Önerilen protein sayısallaştırma yöntemleriyle elde edilen yapay zekâ değerlendirme başarımları, protein analizi alanlarında yapılacak olan yeni çalışmalar için ümit verici olmuştur.
Transcription factor-mediated gene regulation of chromosome 1q in breast cancer
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among women and the fifth cause of cancer deaths in the world. Approximately 80% of breast cancer patients are estrogen receptor alpha (ERα) positive, which is a sequence-specific transcription factor that interacts with DNA either directly by estrogen response elements (EREs) or recruited by other transcription factors (TFs). Forkhead Box A1 (FOXA1) and GATA Binding Protein 3 (GATA3) are two of the major factors that regulate ERα binding and their abnormal expression is associated specifically with luminal A subtype breast cancer. Copy Number Variation (CNV) is a structural variant in the human genome, and chromosome 1 is shown to be one of the most altered regions of breast cancer cells. Consequently, more than 70% of breast tumors display copy number gain in the 1q arm. In this study, the aim is to investigate the association of ERα-GATA3-FOXA1 cistrome with copy number amplifications of chromosome 1q and, finally, gene regulation. For this purpose, chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-seq) focused analysis of ERα, FOXA1, and GATA3 binding sites, RNA-seq data for the gene expression in MCF7, T47D, and ZR75-1 cell lines, and copy number data collected from Cancer Cell Line Encyclopedia are used. After obtaining the direct and indirect binding sites of targeted TFs, along with the overlapping binding sites among the cell lines, chromosome 1q cytobands with distinguished binding patterns are determined. Custom-made CRISPR/Cas9 libraries are generated in order to target those genomic regions in distinct ways. ChIP-seq and RNA-seq data association focused on specific cytobands revealed upregulated genes that might be promising candidates for further studies.
Gerçek tıbbi veriler üzerinde veri madenciliği yöntemlerini kullanarak hastalık teşhisi
Günümüzde veri madenciliği çoğu kritik problemin çözümünde önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle tıp alanında medikal verilerin veritabanlarında saklanmasıyla birlikte oluşan büyük veri yığınları, veri madenciliği yöntemleri için çok tercih edilen bir uygulama alanı olmaktadır. Veri madenciliği tekniklerini kullanan biyomedikal sistemler sayesinde hızlı ve etkili bir şekilde bilgilerin elde edilmesi, hekimlere ve hastalara büyük fayda sağlamaktadır.Bu tez çalışmasında k-en yakın komşu (KNN) ve k-means algoritmaları detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca bu algoritmalar kullanılarak tıp alanında hekimlerin kullanabileceği, dermatolojik hastalıkların teşhisi için tahmin yapabilen ve hasta kayıtlarının nitelikleri arasındaki ilişkileri analiz etme imkanı sunabilen yardımcı bir karar verme sistemi tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler Veri madenciliği, K en yakın komşu, K-means, Biyomedikal, Tıp Bilişimi, Dermatoloji
Geo veri tabanına kayıtlı mikrodizi verilerinin analizi için yeni bir bilgisayar programının tasarlanması
Gen ekspresyonunun mikrodizi tabanlı analizi, biyomedikal araştırmalar için oldukça önemli deney sistemleridir. Bununla beraber bu deneylerden elde edilen verilerin analizi uygun yazılım araçlarıyla desteklenmediği takdirde ya sonuç elde edilememekte ya da hatalı sonuçlar elde edilmektedir. Bu nedenle, bu verilerin analizini istenilen kalitede yapabilecek ve grafik sistemleri ile bunu görselleştirebilecek programlar bu alanda çalışan araştırmacılar açısından oldukça önemlidir. Güncel olarak kullanılmakta olan yazılımlar incelendiğinde açık kaynak kodlu olmayışları, gerekli raporların indirilmesine izin vermemeleri, yeterli grafik desteği olmayışları, işletim sistemi bağımsız çalışamamaları ya da güncel geliştirilen algoritma ve teknolojileri kullanmamaları gibi bir veya birden fazla eksiklik barındırdıkları görülmektedir. Bu tür eksiklikleri olmayan yeni bir yazılım geliştirilmesi mikrodizi tabanlı gen ekspresyon analizi yapan veya yapmayı planlayan temel bilim araştırmacıları ve klinik hekimler için önemli olacaktır. Bu tez çalışmasında GEO analizi için kullanımı kolay ve ücretsiz bir web aracı olan, GEOMT(GEO Microarray Tool) tasarlanmıştır. GEOMT, özellikle daha fazla programlama ve algoritma yeterliliği veya biyoinformatik bilgisi olmayan araştırmacılara için değerli bir araç olacaktır.
Gen ifade verileri ile işlemsel kanser sınıflandırılması
Son yıllardaki bilgisayar teknolojilerinde elde edilen gelişmeler, özellikle işlemci gücünün artması, önceleri gerçekleştirilebilen sade, doğrusal modeller yerine fiziksel ve gerçek olayları daha iyi yansıtan; ama daha fazla bellek ve zaman gerektiren doğrusal olmayan modellerin kullanılmasına imkan yaratmıştır.Bu çalışma, A. Statnikov'un, mikrodizi gen ifade verileri kullanarak çok kategorili kanser sınıflandırması ile ilgili çalışması ve bu çalışmadan elde edilmiş sonuçlar üzerine önerilmiş olan optimizasyon çalışmalarını kapsamaktadır [1]. Mikrodizi analizi ile elde edilmiş gen ifade verilerinin üzerinde, destek vektör makinesi ile analiz edilmeden önce, doğrusal ve doğrusal olmayan indirgeme yöntemleri kullanılarak, verilerin eğitilme ve test sürecinin hızlandırılması amaçlanmıştır. Uygulanması amaçlanan indirgeme yöntemleri, bir dizi algoritmanın yanı sıra, bu algoritmaların probleme yönelik yeni yorumlamalarıyla yapılmış, daha sonra bu yöntemler karmaşıklık, kaynak kullanımı ve indirgeme performansı göz önünde bulundurularak test edilmiştir. Böylece, eğitim ve test işlemlerinin performans ve başarı oranlarını kabul edilebilir düzeyin üstünde tutmak koşuluyla, veri kümelerindeki nitelik sayısını küçülterek, işlem hızının arttırılması amaçlanmıştır.Yapılan testlerin sonucunda, gen ifade verilerinin bulunduğu veri kümesi üzerinden yapılan Bağımsız Bileşen Analizi (BBA), Çekirdek Temel Bileşen Analizi (ÇTBA), İz Düşümü Takip Analizi (İDTA) indirgeme algoritmaları üzerine oluşturulmuş programların, veri kümesindeki nitelik sayısının aşırı yüksek olmasından dolayı kilitlendiği ya da hafıza yetersizliğinden dolayı olağandışı sonlandırıldığı tespit edilmiştir. Diğer algoritmalar olan Temel Bileşen Analizi (TBA), Doğrusal Olmayan Temel Bileşen Analizi (DOTBA), Kendi Düzenlenen Haritalar (KOH), Doğrusal Diskriminant Analizi (DDA) ve Korelasyon Analizi (KA) ile yapılan nitelik indirgemeleri sonucu, karar destek vektör makinesinin eğitim sürelerinin değişken olarak azaldığı görülmüştür. Buna dayanarak, çalışmada kullanılan veri kümesinin içerdiği niteliklerin büyük bir kısmının, veri kümesinin destek vektör makinesindeki eğitim ve test performansına çok az etkisi olduğu, ayırt edici özellikler taşımadığı veya bazı niteliklerin bir araya gelerek, tüm kümeyi temsil edebilen bir alt grup oluşturabildiğini, bu yüzden etkisiz niteliklerin ya da nitelik alt gruplarının indirgeme algoritmaları kullanılarak orijinal veri kümesinden çıkarılmasının, maliyet ve süre açısından yararlı olacağı anlaşılmıştır.