Bütünleştirici modül ağlarıyla gen düzenleme analizi

Abstract

Gen düzenlemesi karmaşık bir biyolojik olgudur. Bu sürecin güvenilir bir analizi, çok sayıda veri kaynağının kullanımını gerektirir. Bu tezde, Bayes modül ağları kullanılarak transkripsiyon sırası ve transkripsiyon sonrası gen düzenlemesinin aynı anda modellenmesi için bir yaklaşım sunulmaktadır. Model mRNA, mikroRNA ve transkripsiyon faktörlerinin birlikte düzenlenen elemanlarına ek olarak düşük seviyeli düzenlenme devrelerinin üretimi için mRNA ve mikroRNA ifade ve dizilim bilgisinin eşleştirilmiş örneklerini kullanır. Gerçek kanser veri seti üzerinde yapılan deneylerde, biyolojik olarak anlamlı birçok küme ve anlaşılabilir motifler elde edilmiştir. Sonuçlar, bazı test edilebilir biyolojik hipotezler üretilmesini de sağlamıştır.ANAHTAR SÖZCÜKLER: gen düzenlenmesi, mikroRNA, transkripsiyon faktörü, bayes ağlar, veri birleştirme, modül ağlar, düzenleme ağları.

Gene regulation is a complex biological phenomenon. A reliable analysis of this process requires the integration of several data sources in a rigorous pipeline. Here, we propose an approach for simultaneous modeling of transcriptional and post-transcriptional gene regulation over a Bayesian module network. The framework uses paired samples of mRNA and microRNA expressions and their sequence data to produce low-level regulatory circuits in addition to the co-regulated entities of mRNAs, microRNAs and transcription factors. The experiments performed on a real cancer dataset reveal that several biologically meaningful clusters and motifs can be inferred. The results lead to the generation of some testable biological hypotheses.KEYWORDS: Gene regulation, microRNA, transcription factor, bayes network, data integration, module network, regulation network.