Kodlama yapmayan uzun ve kısa boyutlu RNA'lar ile hastalıklar ve çevresel faktörler arasındaki bağlantıların tahmini

İnsan vücudunda bulunan lncRNA, miRNA vb. moleküller birbirleriyle, genlerle ve çevresel faktörlerle etkileşim halinde bulunmaktadır. Etkileşimler bir ağ yapısı şeklinde tarif edilebilmektedir. Ağ yapısında bulunan bağlantıların her hangi bir nedenden dolayı kopması veya ağda yeni bağlantıların oluşması çeşitli hastalıklara neden olabilmektedir. Bir molekül ile hastalık arasında veya çevresel faktör arasında bağlantı olup olmadığının laboratuvar ortamında test edilmesi oldukça zaman gerektiren ve yoğun insan kaynağına ihtiyaç duyan bir işlemdir. Daha önce aralarında bağlantı olmayan moleküller ile çevresel faktörler ve hastalıklar arasında olabilecek potansiyel bağlantıların geliştirilecek yöntemler ile tahmin edilmesinin bu işlemi hızlandırmaya katkı sunacağı düşünülmektedir. Tezimizde bu amaçla üç yöntem önerilmiştir. LncRNA-çevresel faktörler ve miRNA-çevresel faktörler arasında potansiyel yeni bağlantıların tahmin edilmesi amacıyla KATZ tabanlı iki model geliştirilmiştir. Diğer bir model ise lncRNA'lar ile hastalıklar arasında potansiyel yeni bağlantıların tahmin edilmesi amacıyla istiflenmiş otokodlayıcılar ve derin öğrenme temel alınarak geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin test sonuçlarının literatürdeki modellere karşı daha başarılı AUC sonuçları elde ettiği gösterilmiştir.