Tez Savunması - Alperen Taciroğlu

Sağlık Bilişimi EABD Biyoenformatik Yüksek Lisans Programı öğrencisi Alperen Taciroğlu, "ODYSSEY: MİKRORNA - GEN EKSPRESYONUNUN ETKİLEŞİMLİ AĞLAR OLARAK GÖRSELLEŞTİRİLMESİ ÜZERİNE BIR YAZILIM" konulu tezini, 03 Eylül 2018 tarihinde saat 14:00'da A-212 no.lu toplantı salonunda savunacaktır.

Tez Özeti : MikroRNA’lar kodlamayan RNA moleküllerinden olup simdiye kadar çalısılmıs bütün omurgasız hayvanlar dahil pek çok organizmada islevsel roller alırlar. Farklı omurgasız türleri göz önüne alındıgında, 200’e kadar farklı gen, mikroRNA kodlamasında görev alabilir. Ilk olarak 20 yıl önceki kesiflerinden bu yana, hücre içerisindeki görevleri, hangi biyolojik yolaklarda regülatör olarak görevler aldıkları çok çesitli arastırmalara konu olmustur. Bu arastırmalar sonucunda, apoptoz, homeostaz, gelisimsel biyoloji, kanser olusumu ve virus enfeksiyonları sonucu aktive olan yolaklar dahil farklı birden çok önemli biyolojik mekanizmalarda etken rol aldıkları gözlemlenmistir. MikroRNA’lar bu mekanizmalara genel olarak post-transkripsiyonel asamada mesajcı RNA moleküllerine baglanıp, bu moleküllerin stabilitesini bozarak yön verirler. Evrimsel süreçte incelendiklerinde, nükleotit dizilimlerinin korunmus oldugu fark edilmistir ve bu da hücre içerisindeki görevlerinin önemini vurgular niteliktedir. ’Odyssey’ mikroRNA’ların baglandıkları genlerle olan iliskilerini etkilesimli aglar yoluyla çizmek için R programlama dilinin Shiny paketi kullanılarak gelistirildi. Bu web uygulaması gelistirilirken, kullanıcıların kendi biyolojik ekspresyon datasını yükleyebilecekleri ve bu data üzerinden karsılastırmalı ekspresyon analizi yapabilecekleri, ayrıca bu analiz sonucunda çıkan sonuçları etkilesimli ag olarak çizebilecekleri kullanımı kolay bir arayüze sahip olmasına özen gösterildi. Ayrıca Odyssey’de bu agları olusturan mikroRNA veya genlerin ekspresyon analizi sonucunda çıkan degerler üzerinden filtrelenebilmesi için modüller eklendi. Web uygulamasının nihai amacı olarak kullanıcının analizini yaptıgı data fenotipini açıklayıcı nitelikte güçlü bir öngörü aracı olarak kullanılabilmesi hedeflendi.