TCGAnalyzeR: Pan-kanser moleküler hasta verilerinin görüntülenmesi için bir web portalı geliştirilmesi
2021
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Tuğba Süzek
Özet (TR)
Kanser Genom Atlas (TCGA) veri tabanı (TCGA Network, 2013), en büyük ve en yaygın kullanılan kamu kaynaklarından biridir. 11.000 kanser hastasının çok boyutlu moleküler verilerini içerir. TCGA ve PubChem BioAssay veritabanlarından akciğer adenokarsinomu (LUAD), akciğer skuamöz hücreli karsinomu (LUSC), karaciğer hepatoselüler karsinom (LIHC) ve meme invaziv karsinomun (BRCA) hastalarının tek nükleotid varyasyonlarının (SNV'ler), kopya sayısı varyasyonlarının (CNV'ler), RNA sekansının ve klinik hasta verilerinin entegre bir meta-analizini gerçekleştirdik. Bu projede, kullanıcıların kanser tipi, veri kategorisi, mutasyon tipi, risk grubu ve kohort tipini seçmelerini sağlayan büyük verilerin bu 4 ana kategoride istatistiksel analizini sağlayan bir web platformu kurduk. 1)"SNV" analizi kategorisinde 5 tip analiz uygulanacaktır; Oncoplot grafiği, OncoPrint grafiği, Lolipop grafiği, Piramit grafiği ve Zenginleştirme grafikleri; Çubuk grafiği, Cnet grafiği, Isı grafiği ve Küme grafiği. 2) "CNV" analizi kategorisinde 3 tip çizim uygulamıştır; CNV grafiği, OncoPrint ve Zenginleştirme grafiği; Çubuk grafiği, Cnet grafiği, Isı grafiği ve Küme Grafiği. 3) "Transcriptome Profiling" analizi kategorisinde 4 tip çizim sağlanmıştır: Volkan Grafiği, Kutu grafiği ve Zenginleştirme grafiği; Çubuk grafiği, Cnet grafiği, Isı grafiği ve Küme Grafiği. 4) "Klinik" analiz kategorisinde, kullanıcının klinik verilerden seçeceği sütun adlarına göre dinamik olarak veri dağılım grafikleri ve sağkalım grafikleri çizilebilmekte ve grafiklerin yayın kalitesinde çıktısı alınabilmektedir. Her grafiğin filtreleme seçenekleri ve veri tabloları mevcut. Bu nedenle kullanıcı filtreleri uygulayarak grafiği yeniden çizebilir. Kullanıcılar ayrıca grafik ve ilgili tabloları indirebilir. Tablolarda verilen gen isimleri vurgulanarak, kullanıcının bir gen seçip "Genlerim" paneline eklemesi ve grafikleri filtrelemesi ve seçilen genleri panoya kopyalaması sağlanır. Moleküler veri kategorilerine ek olarak, "DrugFinder" sayfası, 1 mikromolardan daha az biyoaktiviteye sahip en çok sayıda PubChem deneyi içeren TCGA'da seçilen ilaçların en aktif protein hedef adını döndürür. Web platformunun prototipi, R programlama dili kullanılarak geliştirildi ve bir Linux Shiny sunucusuna kuruldu.
Yazar
Başak Abak
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Başak Abak (Yüksek Lisans Tezi). TCGAnalyzeR: Pan-kanser moleküler hasta verilerinin görüntülenmesi için bir web portalı geliştirilmesi, 2021, Muğla Sıtkı Kocman University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Muğla Sıtkı Kocman University tezlerinden daha fazlası
- Türk kültüründe kadının rolü ve Kırgız destanlarındaki yansımaları(2020)
- Dijital bankacılıkta müşteri memnuniyetinin çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi Muğla ili örneği(2020)
- Kick boks sporcularında 4 haftalık crossfit antrenmanlarının denge çeviklik ve kuvvet parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi(2020)
- Cumhuriyet Dönemi dil tartışmalarında Güneş Dil Teorisi(2020)
- Gastronomi kültürünün turizmdeki yeri: Serik ilçesini ziyaret eden turistler üzerine bir araştırma(2020)
- Azerbaycan'ın Avrupa Birliği ile ortaklık ve işbirliğinin temelleri(2020)