Browsing by Author "Unlu Yazici, Miray"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    conferenceobject.listelement.badge
    A Top-Down Approach for Finding Affected Pathway Subnetworks in Type 2 Diabetes
    (IEEE, 2020) Unlu Yazici, Miray; Bakir-Gungor, Burcu; 0000-0001-8165-6164; 0000-0002-2272-6270; AGÜ, Yaşam ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Biyomühendislik Bölümü; Unlu Yazici, Miray; Bakir-Gungor, Burcu
    Diyabet (Diabetes Mellitus, DM), insülin üreten pankreas beta hücrelerindeki fonksiyon bozukluğu, insülin direnci veya insülinin işlevselliğinin bozulması ile meydana gelen bir tür metabolik bozukluktur. Diyabet vakalarının %90'ını oluşturan Tip 2 Diyabet (T2D) ise, çok faktörlü karmaşık bir hastalıktır. Son yıllarda, genom boyu ilişkilendirme (genome-wide association, GWA) analizleri ile, T2D riski ile ilişkili genetik varyantlar başarıyla tespit edilmiştir. Ancak, geleneksel GWA çalışmaları buzdağının görünen kısmındaki tek nükleotid polimorfizmlerine (SNPs) odaklanırken, bu çalışmalarda tespit edilememiş varyasyonların ortaya çıkarılması için, GWA çalışmaları sonrasında yeni analiz yöntemlerine ihtiyaç vardır. Önceki çalışmamızda, insan protein-protein etkileşim ağını, bilinen biyolojik yolakları ve potansiyel SNP’leri beraber analiz ederek, hastalıkla ilişkili markör yolakları belirleyen bir GWA çalışması sonrası analiz metodolojisi geliştirmiştik. Bu çalışmada, geliştirdiğimiz bu yöntemin üzerine farklı in-siliko yaklaşımları ekleyerek, T2D’de etkilenen protein alt ağlarına ilaveten, yolak alt ağlarını bulmayı ve sonuç olarak T2D ile ilişkili moleküler mekanizmaların aydınlatılmasını hedefledik. Geliştirdiğimiz bu yöntemle, 12.931 hasta ve 57.196 sağlıklı bireyi içeren T2D GWA çalışması meta analiz verisini analiz ettik. Burada sunduğumuz yaklaşım hem etkilenen yolağın önem derecesini hem de yolağın komşu yolaklarla topolojik ilişkisini temel alır. Yöntemimizin fonksiyonel zenginleştirme aşamasında, hipergeometrik test ile önemli yolaklar elde edilmiş ve gen-yolak matrisi oluşturulmuştur. Daha sonra yolak-yolak benzerlik ilişkisi Jakard indeksi kullanılarak hesaplanmıştır. Bu benzerlik matrisinden elde edilen skorlar kullanılarak yolak-yolak ağı oluşturulmuş ve alt ağ arama algoritmaları ile hastalıkla ilişkili yolak modülleri elde edilmiştir. Sonuç olarak, T2D oluşumunda potansiyel rolü olabilecek gen, yolak alt ağları belirlenmiş, etkilenen yolakların ilişkili olduğu kategoriler ve sınıflar tespit edilmiştir.