Biyolojik Ağlarda Kesişen Kümelerin Görselleştirilmesi ve Topolojik Özelliklerine Göre Filtrelenmesi

Abstract

Bilgisayar bilimleri ve veri işleme teknolojilerinin hızlı gelişimiyle beraber, biyoenformatik alanı, bu yüzyılın popülerliği artan disiplinlerarası çalışma alanlarından birisi haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, BioNetVis isimli yeni bir göreslleştirme aracı geliştirerek, biyoenformatik very analizine yeni bir perspektif getirmeyi amaçladık. Geliştirdiğimiz araç, keşisen kümeleri biyolojik ağlar, özellikle protein-protein etkileşim ağları üzerinde görselleştirme ve ağ topolojik özelliklerine göre filtreleme yeteneğine sahiptir. BioNetVis, verileri olabildiğince hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için son teknoloji frameworkler ve programlama kütüphaneleri ile geliştirilmiştir. BioNetVis'in ana amacı kesişen biyolojik verileri, biyolojik ağlar üzerinde analiz etmeyi kolaylaştırmaktır. Sunulan araç, ilaçların yeniden konumlandırılması, kişiselleştirilmiş tıp, nadir hastalıkların teşhis ve tedavisi konularında çalışan araştırmacılara hizmet etmeyi amaçlar. Proje şu üç adımda gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, biyolojik veri biyolojik ağa haritalanmış, ve back-end kısmı geliştirilmiştir. İkinci olarak, back-end kısmında işlenmiş veriler, kullanıcılar için kodlanan arayüz ile görselleştirilmiştir. Üçüncü olarak, front-end ve back-end kısımları birleştirilmiş ve araştırmacılar için kullanılabilir hale getirilmiştir. BioNetVis'i diğer ağlara ve diğer veri kümelerine kolayca uyarlanabilsin diye modüler olarak tasarladık. Böylece, BioNetVis diğer alanlarda kesişen veri kümelerinin ağda görsellenmesi, ve ağ topolojik özelliklerine göre filtrelenmesi amacıyla kullanılabilir. Son olarak, BioNetVis'in sunduğu işlevleri açıklamak için, bir kullanım uygulaması ile beraber sunduk. Anahtar kelimeler: Biyoenformatik, Veri Görsellenmesi, Kesişen Veri Kümeleri, İlaçların Yeniden Konumlandırılması, Kişiselleştirilmiş Tıp

With the rapid development of computer sciences and data processing technologies, bioinformatics became one of the rising multidisciplinary fields in this century. In this thesis, we aim to introduce a new perspective on bioinformatics data analysis via developing a new visualization software called BioNetVis. Our tool has ability to visualize intersecting sets in the biological networks, especially in the protein-protein interaction networks; and to filter based on graph topological measures. BioNetVis, is developed with the latest versions of state-of-the-art frameworks and programming libraries for processing data as fast as possible with higher efficiency. The main goal of BioNetVis is to facilitate the analysis of intersecting biological datasets on biological networks. The proposed tool aims to serve to the researchers who are working in the field of drug repurposing, personalized medicine, diagnosis and treatment of rare diseases. The project implementation is realized in the following three steps. Firstly, the biological data is mapped to a biological network and back-end development is performed. Secondly, a visualization is created based on the processed data in the back end with latest framework services. Thirdly, the back-end and front-end developments are connected and BioNetVis is made available to the researchers. We design BioNetVis in a modular fashion such that it is applicable to other types of networks and datasets and hence, it could be used in other domains to visualize intersecting sets in networks and filter based on graph topological properties. Lastly, we present a use case scenario to explain the features of BioNetVis. Keywords: Bioinformatics, Data Visualization, Intersecting Data Sets, Drug Repurposing, Personalized Medicine