Associating microrna with its chemotherapy resistance

Abstract

Genler mikroRNA olarak adlandırılan küçük moleküller gibi birçok faktör tarafından düzenlenir. Bu düzenleme hücrelerde birçok süreci etkiler. Güncel buluşlar mikroRNA'ların kemoterapiye karşı dirençte önemli bir rol oynadığını göstermektedir. mikroRNA'ların verilen kemoterapiye karşı potansiyel dirençleri hakkındaki bilgi ilaç dizaynı ve terapi ayarlanması üzerinde çok önemli bir bilgidir. Bu tez çalışmasında, verilen ilaca karşı direnç gösteren mikroRNA'ların listesi, yalnızca mikroRNA'ların olgun dizilerinin bilgileri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu açıdan, 3 farklı ve biyo-enformatik alanında yaygın olarak kullanılan dizi sınıflandırma metotları kullanılmıştır. Bunlar ikili karşılaştırma yöntemi, yayımlayıcı yöntem ve ayırt edici yöntemdir. Bilgi odaklı bir dataset üzerinden elde edilen deneysel sonuçlar ikili karşılaştırma modelini, mikroRNA'lar ve ilaçları ilişkilendirmede tamamlayıcı bir araç olarak göstermiştir.

Genes are regulated by several factors including tiny molecules, called microRNAs. This regulation affects several processes in the cell. Recent findings suggest that microRNAs play important role in resistance to certain chemotherapies. The knowledge of what microRNAs are potentially resistant to given chemotherapies is therefore a crucial knowledge on drug design and therapy scheduling activities. In this thesis, we attempt to predict the list of microRNAs which are resistant to given drug using solely their mature sequence information. With this objective, we employ three common approaches for sequence classification in bioinformatics, i.e. pairwise, generative and discriminative models. The experimental results on a knowledge-driven dataset promote the use of pairwise models as a complementary tool in association studies for microRNAs and drugs.