Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
285661		Network structure based pathway enrichment system to analyze pathway activities / Yolakların aktivitesinin analiz edilmesi için ağ tabanlı yolak zenginleştirme sistemi Yazar:ZERRİN IŞIK Danışman: DOÇ. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY ; PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Biyoinformatik = Bioinformatics	Onaylandı Doktora İngilizce 2011 143 s.
Molekü?ler tabanlı hü?cre olaylarını ortaya çıkarmak için farklı kaynaklardan gelen geniş kapsamlı veri ve bilgileri birleştiren yaklaşımlar biyolojik yolak bilgisinden yeterli derecede faydalanmamaktadır. Bu çalışmada veriyi ve modeli kaynaştıran ve kullanan ağ tabanlı yolak zenginleştirme sistemi tanımlıyoruz: yolaklar biyolojik modeler olarak kullanılırken, mikrodizi ve ChIP-seq verileri ise girdi verisi olarak alınmıştır. Model ve veri tabanlı olan melez sistemimiz döngüsel yolakların biyolojik aktivitelerini nicel olarak değerlendirmesine olanak tanır ve temel hücresel tepkilere yol açan anlamlı patikaların eşzamanlı olarak zenginleştirmesini sağlar.Sinyal Aktarımlı Skor Akışı (SiTSFlow) algoritması geliştirilen ağ tabanlı yolak zenginleştirme sisteminin temel yapıtaşıdır. SiTSFlow algoritması her yolağı kademeli bir çizgeye dönüştürür ve gen puanları protein düğümlerine değer olarak verilir. Biyolojik süreçlerin tepkilerini ifade eden son aktivite puanı, gen puanlarının yolak içindeki topolojik akışa göre aktarılmasıyla oluşturulur. Döngüsel yolaklar nedeniyle, algoritma yinelemeli olarak çalışır ve düğümlerin puanları yakınsadığı zaman sonlanır. Verilen deneysel koşullarda anlamlı olan biyolojik süreçlerin değerlendirmesinde, bu yakınsamış son aktivite puanı niceliksel bir ölçüt sağlamaktadır. Döngüsel yolakları kademeli çizgeye dönüştürme işlemi doğrusal zamanda çalışan çok kaynaklı sığ öncelikli arama (Breadth First Search) algoritması ile gerçekleştirilmektedir. Ayrıca, geliştirilen ağ tabanlı yolak zenginleştirme sistemi de yolakların içerdiği düğüm ve kenar sayısına göre doğrusal zamanda çalışmaktadır.Seçilen küçük sinyal yolakları ortak gen ve süreçler taban alınarak, evrensel sinyal ağındaki farklı süreçlerin verdiği çeşitli biyolojik tepkileri araştırmak için birleştirilmektedir. Yolakları birleştirme algoritması da yolakların içerdiği düğüm ve kenar sayısına göre doğrusal zamanda çalışmaktadır.Yapılan deneylerde, SiTSFlow algoritması biyolojik aktivite puanlarının yakınsama durumunu döngüsel yolaklarda ve evrensel sinyal ağında ispatlamıştır. Deneysel verilerin geliştirilen ağ tabanlı yolak zenginleştirme sistemi ile değerlendirilmesiyle elde edilen biyolojik sonuçlar, verilen koşullar için beklenen hücresel tepkilerle ilişkilidir.
Current approaches integrating large scale data and information from avariety of sources to reveal molecular basis of cellular events do notadequately benefit from pathway information. Here, we portray a networkstructure based pathway enrichment system that fuses and exploits model anddata: signalling pathways are taken as the biological models whilemicroarray and ChIP-seq data are the sample input data sources among manyother alternatives. Our model- and data-driven hybrid system allows toquantitatively assessing the biological activity of a cyclic pathway andsimultaneous enrichment of the significant paths leading to the ultimatecellular response. Signal Transduction Score Flow (SiTSFlow) algorithm isthe fundamental constituent of proposed network structure based pathwayenrichment system. SiTSFlow algorithm converts each pathway into a cascadedgraph and then gene scores are mapped onto the protein nodes. Gene scoresare transferred to en route of the pathway to form a final activity scoredescribing behaviour of a specific process in the pathway while enrichingof the gene node scores. Because of cyclic pathways, the algorithm runs inan iterative manner and it terminates when the node scores converge. Theconverged final activity score provides a quantitative measure to assessthe biological significance of a process under the given experimentalconditions. The conversion of cyclic pathways into cascaded graphs isperformed by using a linear time multiple source Breadth First SearchAlgorithm. Furthermore, proposed network structure based pathway enrichmentsystem works in linear time in terms of nodes and edges of given pathways.In order to explore various biological responses of several processes in aglobal signalling network, the selected small pathways have been unifiedbased on their common gene and process nodes. The merge algorithm forpathways also runs in linear time in terms of nodes and edges of givenpathways.In the experiments, SiTSFlow algorithm proved the convergence behaviour of activity scores for several cyclic pathways and for a global signalling network. The biological results ob- tained by assessing of experimental data by described network structure based pathway en- richment system were in correlation with the expected cellular behaviour under the given experimental conditions.