Modeling and evolutionary analysis of gene regulatory networks

Abstract

Matematiksel modelleme yontemleri, Sistem Biyolojisi ve Sentetik Biyoloji alanmdaki ara§tirmalarm vazgegilmez bir unsuru haline gelmi§tir. Biyolojik sistem-leri inceleyen bilgisayar simiilasyonu gah§malan, deneysel gah§malara tamamlayici bir yontem olarak hipotezin geli§tirilmesi-dogrulanmasi dongiisiinde kullanilmaktadir.Bu gah§ma, gen ekspresyonu modellerini baz alan genetik duzenleyici dinamik-lerin modellenmesi ve analizi hakkmdadir. Cah§mamiza rastgele olu§turulmu§ gen aglannm osilasyon dinamigine bagh bir istatistiksel analizle ba§hyoruz. Sonrasinda sta-bil periyodik osilasyonlar yapan bir grup gen sistemi tasarlayarak, bilgisayar simulasy¬onu aracihgiyla bu sistemlerin davram§mdaki zamana bagh geli§imleri inceliyoruz.Ara§tirmamiz, genlerin regiilasyonunun aktivasyon ya da baskilanma etkile§imiyle saglandigi, rastgele olarak olu§turulmu§ bir gen sistemi ile ba§latihyor. Sonrasinda, gen-ler arasi etkile§imsel mutasyonlar uygulamyor. Mutasyonlar sonrasi d6nu§me ugrayan sistemler, bir evrimsel algoritma aracihgiyla hedeflenen dinamiklere yakmsamalarma bakilarak bir segime tabii tutuluyor. Bu yontemle, genler arasi duzenleyici yapilar donu§turiilerek, hedeflenen osilasyon periyoduna sahip sistemler in§a edilmis, oluyor.Ek olarak, kaotik dinamige sahip bir gen modeli ele alarak, modeldeki bir parametre varyasyonuna kar§ihk sistemdeki dinamik degi§iklikleri gozlemliyoruz. Bu yontemle, spesifik varyasyonlar altmdaki benzer sistemlerin karakteristiginin nasil be-lirlenebilecegini gosteriyoruz.Anahtar Sozcukler: Dinamik Sistemler, Genetik Duzenleyici Aglar, Evrimsel Algo¬ritma, Matematiksel Modelleme, Cikarsama, Optimizasyon.

In Systems Biology and more recently emerging field of Synthetic Biology, mathematical modeling has become an indispensable component of research. As com-plementary to the experimental studies, computer simulations are used to accelerate the hypothesis generation-validation cycle of research in biological systems.This thesis is mainly concerned with modeling and inference of gene regulatory dynamics on the basis of gene expression patterns. At first, we make a statistical analysis over randomly generated genetic networks, based on their oscillatory dynamics. Then, in our model problem, we aim to design a family of genetic networks that exhibit stable periodic oscillations with a prescribed period. Later, we investigate the temporal behaviour of a system utilizing a computer simulation. We design such circuits on the basis of in silico evolution of the corresponding network model.The approach starts with a randomized gene network. Then, structural rewiring mutations are applied to the networks. In this process, evolving networks are selected depending on their closer approach to the targeted dynamics, after a mutation. By us¬ing this method, networks with required oscillation periods are constructed by changing the architecture of regulatory connections between the genes.In addition, we choose a small genetic network that exhibits chaotic dynamics, and look at the change of its dynamics against a system parameter. Such an approach is useful in deriving the characteristics of these systems under specific variations.Keywords: Dynamical Systems, Gene Regulatory Networks, Evolutionary Algorithm, Mathematical Modeling, Inference, Optimization.