Master'sOpen Access

Development of a shiny application for comparative transcriptomics and differential gene expression

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Özlen Konu Karakayalı

Abstract (TR)

RNA dizilemenin, moleküler biyoloji araştırmalarında transkriptom hakkında bilgi vermek için etkili bir teknik olduğu kanıtlanmıştır. Mikrodizinler ve cDNA dizilemenin ilk yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yüksek verimli RNA dizileme, daha iyi çözünürlüğe, düşük arka plan gürültüsüne, gen ifadesini ölçmek için daha yüksek bir aralığa ve nispeten daha düşük maliyete sahiptir. Sekanslama tekniğinin gelişimi, üretilen yüksek hacimli verilerin analiz edilmesi için farkli araçların geliştirilmesine yol açmıştır. Normalleştirme, filtreleme, keşif ve diferansiyel analiz gerçekleştirme ve RNA dizileme sayım verilerine dayalı diğer işlevsel analizler için istatistiksel yöntemler, RNA dizilemeyi genomikteki en popüler tekniklerden biri haline getirmiştir. Bu tür istatistiksel araçların kullanımını kolaylaştırmaya yardımcı olmak için, Shiny paketi kullanılarak R'de geliştirilen web uygulamaları, araştırmacıların tablo ve grafiklerde sonuçları analiz eden ve üreten altta yatan sunucu tarafı kütüphanelerine girdi ve talimat vermek için grafik bir arayüz kullanabilecekleri avantajlı bir ortam sunar. Bu tez, keşif analizi, veri normalleştirme ve filtreleme, diferansiyel gen ekspresyon analizi (DGEA), korelasyon analizi, temel bileşen analizi ve aşırı temsil analizi ve gen seti zenginleştirme analizi gibi fonksiyonel analizler için geliştirilen yeni bir araç sunmaktadır. Mevcut diğer uygulamalarla karşılaştırıldığında, bu yeni uygulama DGEA için birden fazla yöntem çalıştırma ve bunlar arasındaki sonuçları karşılaştırma yeteneği sunarak, çoklu testlerde DEG olarak keşfedilen gen setlerinin çıktısına yol açmaktadır. Burada, literatürde mevcut olan uygulamaları ilerletmeyi amaçladığım bu uygulamanın özelliklerini ayrıntılı olarak sunuyorum. Laboratuvarımızdan örnek bir veri seti de bu RNA-seq aracı ile incelenerek meme kanserinde Mineralokortikoid Reseptör (MR) sinyalizasyonunun daha iyi anlaşılması sağlanmıştır.

Author

Dr. Ronaldo Leka

How to Cite

Ronaldo Leka (Yüksek Lisans Tezi). Development of a shiny application for comparative transcriptomics and differential gene expression, 2022, Bilkent University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Bilkent University