İki katmanlı entegrasyon mimarisiyle hastalığa özel birliktelik ağı çıkarımı

Hastalıklara neden olan biyolojik mekanizmaların moleküler seviyede keşfi son yıllarda üzerinde önemle durulan bir çalışma alanıdır. İnsan genom projesinin tamamlanması ve DNA dizileme tekniklerindeki ilerlemelerle hastalıklara neden olan süreçler ve bu süreçler altında yatan moleküler ilişkiler daha hızlı ve kolay bir şekilde belirlenmektedir. Gen birliktelik ağları farklı fenotiplere sahip örneklerde benzer örüntüler sergileyen genler arasındaki ilişkilerden oluşan moleküler ilişki ağlarıdır. Benzer örüntü sergileyen genlerin yapılan literatür çalışmalarında benzer biyolojik fonksiyonlara sahip olduğu ve benzer süreçlerde yer aldıkları anlaşılmıştır. Tez kapsamında mikrodizin gen ifadesi, RNA- Seq ve miRNA- hedef gen verileri üzerinde farklı gen ağı çıkarım algoritmaları kullanılarak gen birliktelik ağları elde edilmiştir. Literatürde farklı biyolojik veri kümeleri ve gen ağı çıkarım algoritmalarını aynı yapı içerisinde kullanarak hastalıklarla ilişkilendirilmiş kapsamlı ve doğruluklu gen birliktelik ağı çıkarımı gerçekleştiren çalışma sayısı kısıtlıdır. Tez kapsamında temel hedefimiz farklı gen ağı çıkarım algoritmaları ve biyolojik veri kümelerini birlikte kullanarak göğüs ve prostat kanseriyle ilgili yüksek doğruluklu ve kapsamlı gen birliktelik ağları oluşturmaktır. Bu hedefle kesişim, basit çoğunluk oyu ve birleşim gibi temel entegrasyon yöntemleriyle iki katmanlı bir yapı oluşturularak gen birliktelik ağlarının entegrasyonunu gerçekleştirilmiştir. İki katmanlı entegrasyon mimarisi ile aynı veri kümesi üzerinde farklı gen ağı çıkarım algoritmalarından elde edilen gen birliktelik ağlarının entegrasyonu birinci entegrasyon aşamasında, farklı biyolojik veri kümeleri kullanılarak elde edilen gen birliktelik ağlarının entegrasyonu ise ikinci entegrasyon aşamasında gerçeklenmiştir. Elde edilen gen birliktelik ağlarının performansı biyolojik ve topolojik özelliklerine göre değerlendirilmiştir. Bu iki değerlendirme kriterine ek olarak literatür verileri ile örtüşme analizi yapılmıştır. Sonuç olarak, sadece gen ağı çıkarım algoritmaları kullanılarak yapılan gen birliktelik ağı entegrasyonunun performans arttırımına etkisi kısıtlı iken, farklı biyolojik veri kümelerinden elde edilen gen birliktelik ağlarının entegrasyonunun performans artışı sağladığı gözlemlenmiştir. Çalışmamızda aynı zamanda daha önce miRNA- hedef gen verileri üzerinde gen birliktelik ağı çıkarımında hiç kullanılmamış hash tabanlı birliktelik kuralı algoritmasını uygulayarak ilgili veri kümelerinden teorik olarak 152 hastalıkla ilişkili GBA'lar elde edilmiş ve bu algoritma ARNetMiT R paketi halinde kullanıcılara sunulmuştur.