Browsing by Author "Boyvat, Dudu"

Now showing 1 - 3 of 3

B Hücreli Akut Lenfoblastik Lösemi Hücre Hattında Yüzey Proteomunun Belirlenmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı, 2022) Boyvat, Dudu; Güner, Şerife Ayaz; 01. Abdullah Gül University
B hücreli akut lenfoblastik lösemi, B lenfositlerinin aşırı ve kontrolsüz ifadesi ile karakterizedir. B-ALL, anormal sitozolik sinyal iletimi ve gen mutasyonları, anormal protein etkileşimleri ve durdurulmamış hücre döngüsü gibi moleküler anormalliklerin bir sonucu olarak ortaya çıkabilir. Bu anormallikler nedeniyle, proteomun üçte birini oluşturan yüzey proteinleri, sağlıklı hücrelere kıyasla farklı ifadeler gösterir. Bu farklılıklar günümüzde tanı ve tedavi yaklaşımlarında kullanılmaktadır. Bu çalışmada, iki farklı yüzey protein izolasyon stratejisinin karşılaştırılması ile kütle spektrometrisi tabanlı proteomik yaklaşımı ile yeni, ek olası hedef antijenleri belirlemek için CCRF-SB hücre hattının yüzey proteinlerini izole etmeyi ve tanımlamayı amaçladık. CCRF-SB hücrelerinin yüzey proteinleri, biyotinilasyon yöntemi ve N-bağlı glikoprotein zenginleştirme yöntemleri ile izole edildi. Biyotinilasyon yöntemi ile % 1 FDR oranı ile 782 protein izole ettik. Gene Ontology Cellular Component analizi, bu izole edilmiş proteinlerin 467'sinin 'Membran' ile ilişkili, 263'ünün 'Hücre Dışı Boşluk' ile ilişkili olarak tanımlamıştır. Bu izole edilmiş hücre yüzeyi proteinlerinin, HLA protein komplekslerini ve iyi bilinen CD19 yüzey işaretleyicilerini içerdiği gösterilmiştir. N-bağlı glikozillenmiş protein zenginleştirme yöntemi ile %1 FDR oranı ile tanımlanan 229 protein Gene Ontology Cellular Component 155'inin 'Membran' olarak, bu proteinlerin 132'sinin 'Hücre Dışı Boşluk' ile ilişkili olarak açıklandığını gösterdi. Her iki yöntem de birbirinden farklı proteinleri tanımlamıştır. Bu sonuç, hücre yüzeyini proteomunu haritalamak için bu iki zenginleştirme yöntemini birleştirmenin gerekli olduğunu gösterdi.
Citation - WoS: 6
Citation - Scopus: 7
Improved Senescent Cell Segmentation on Bright-Field Microscopy Images Exploiting Representation Level Contrastive Learning
(Wiley, 2024) Celebi, Fatma; Boyvat, Dudu; Ayaz-Guner, Serife; Tasdemir, Kasim; Icoz, Kutay; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
Mesenchymal stem cells (MSCs) are stromal cells which have multi-lineage differentiation and self-renewal potentials. Accurate estimation of total number of senescent cells in MSCs is crucial for clinical applications. Traditional manual cell counting using an optical bright-field microscope is time-consuming and needs an expert operator. In this study, the senescence cells were segmented and counted automatically by deep learning algorithms. However, well-performing deep learning algorithms require large numbers of labeled datasets. The manual labeling is time consuming and needs an expert. This makes deep learning-based automated counting process impractically expensive. To address this challenge, self-supervised learning based approach was implemented. The approach incorporates representation level contrastive learning component into the instance segmentation algorithm for efficient senescent cell segmentation with limited labeled data. Test results showed that the proposed model improves mean average precision and mean average recall of downstream segmentation task by 8.3% and 3.4% compared to original segmentation model.
Citation - WoS: 3
Citation - Scopus: 4
Protocol for Cell Surface Biotinylation of Magnetic Labeled and Captured Human Peripheral Blood Mononuclear Cells
(Elsevier, 2022) Ayaz-Guner, Serife; Acar, Mustafa Burak; Boyvat, Dudu; Guner, Huseyin; Bozalan, Habibe; Guzel, Melis; Ozcan, Servet; 01. Abdullah Gül University; 04. Yaşam ve Doğa Bilimleri Fakültesi; 04.02. Moleküler Biyoloji ve Genetik
Analysis of the surfaceome of a blood cell subset requires cell sorting, followed by surface protein enrichment. Here, we present a protocol combining magnet-ically activated cell sorting (MACS) and surface biotinylation of the target cell subset from human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). We describe the steps for isolating target cells and their in-column surface biotinylation, fol-lowed by isolation and mass spectrometry analysis of biotinylated proteins. The protocol enables in-column surface biotinylation of specific cell subsets with minimal membrane disruption.