Computational prediction of genomic and proteomic biomarker candidates for reproductive system associated women diseases - Kori, Medi (My University, 2015)
Üreme Sistemiyle İlişkili Kadın Hastalıkları için Genomik ve Proteomik Aday Biyobelirteçlerin Hesapsal Olarak Öngörülmesi Kısırlık dünyada birçok çifti etkileyen ve gittikçe büyüyen bir tıbbi problemdir. Güncel çalışmalar, 2010 yılında dünyada 48,5 milyon çiftin 5 yılın sonunda canlı bir doğum gerçekleştiremediğini göstermiştir. Kısırlığın sebebi çiftler olduğu gibi bireysel yani kadına ve erkeğe bağlı nedenler de olabilmektedir. Ama yapılan çalışmalar kadına bağlı kısırlık sebeplerinin diğer kısırlık sebeplerine oranla daha yüksek olduğunu göstermiştir. Kadın kısırlık nedenleri çok fazla olmakla beraber, kadın kısırlığıyla ilişkilendirilmiş, klinik veya klinik belirtiler göstermeyen, çok çeşitli hastalıklar vardır. Bu çalışmada, kadın kısırlığı ile ilişkilendirilmiş hastalıkların: rahim ağzı kanseri, yumurtalık kanseri, rahim fibroidleri, endometriosiz, polikistik over sendromu ve ayrıca insülin direncinin, biyolojik mekanizmasında anahtar rol alan, önemli biyolojik birimleri (gen, protein, yolak v.b.) tanımlayabilmek için bir sistem biyolojisi yaklaşımı uygulandı. Buna göre, rapor edilmiş transkriptom veri setlerinin (rahim ağzı kanseri 2 veri seti, yumurtalık kanseri 2 veri seti, rahim fibroidleri 2 veri seti, endometriosiz 3 veri seti, polikistik over sendromu 7 veri seti ve insülin direnci 3 veri seti) istatiksel olarak analiziyle her bir veri seti için gen ifadesi anlamlı düzeyde değişen genler saptandı. Hastalıklar ve biyolojik yolaklar arasındaki ilişkiyi haritalamak için zenginleştirme analizleri yapıldı. Daha sonra, anlatımı anlamlı derecede farklılık gösteren genlerin etrafında protein-protein etkileşim ağı oluşturuldu. Oluşturulan protein-protein etkileşim ağının değişik metrikler kullanılarak topolojik analiziyle merkezi proteinler saptandı. Son olarak, tüm bulunanlar göz önünde bulundurularak incelenen hastalıklar için aday biyobelirteçler ve/ veya ilaç tasarımına yönelik önemli olabilecek genler ve proteinler önerildi.

Computational Prediction of Genomic and Proteomic Biomarker Candidates for Reproductive System Associated Women Diseases Infertility is a worldwide growing medical problem which affects many couples around the world. Current studies predicted that, at 2010 there were 48.5 million couples throughout the world, who unable to have a live birth at the end of the 5 years experience. Infertility can be caused by couples or individually, namely by female and male related reasons. However, it was shown that, the ratio of the female infertility related causes is relatively higher than the other infertility related reasons. Although, female infertility causes are substantially variable there are wide range of women diseases, either clinical or subclinical, that were associated with female infertility. In the present study, a systems biology approach was applied to identify the significant biologically relevant entities (genes, proteins, pathways etc.) taking key roles in biological mechanisms of the infertility-associated woman diseases: cervical cancer, ovarian cancer, uterine fibroid, endometriosis, polycystic ovary syndrome, besides insulin resistance. According to this, reported transcriptomics datasets (cervical cancer 2 datasets, ovarian cancer 2 datasets, uterine fibroid 2 datasets, endometriosis 3 datasets, polycystic ovary syndrome 7 datasets and insulin resistance 3 datasets) were analyzed statistically to identify differentially expressed genes (DEGs) for each dataset. Enrichment analyses were performed to map the interconnectivities between diseases and biological pathways. Later, protein-protein interaction networks around the DEGs were reconstructed. Topological analyses of the reconstructed protein-protein interaction network with different topological metrics indicated the presence of the hub (central) proteins. Finally, via discussion of the findings in overall, significant genes and encoded proteins, which may be considered as candidate biomarkers and/ or drug targets for the inspected diseases, were suggested.
Keywords: Biyomühendislik