Aksolotl kol rejenerasyonu alanında mikrobiyota ve transkriptom verisinin madenciliği vasıtasıyla yeni aday biyobelirteçlerin keşfi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Medipol Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, SAĞLIK SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUHAMMED MUSTAFA ÖGDÜR
Danışman: KÖK Kıvanç
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son zamanlarda transkriptom ve mikrobiyota profillerini daha etkili ortaya çıkarabilen Yeni Nesil Dizilimi teknolojisinin yaygınlaşması rejenerasyonda mikrobiyotanın ve transkriptomun rolüne dikkat çekmektedirler. İntegratif yaklaşım ilgili rejenerasyon veri setlerinin madenciliği için yeni bir fırsat taşımaktadır. Konuyla ilgili artan literatüre rağmen bakterilerin yara iyileşmesine etkisi ve bunun altında yatan moleküler mekanizmalar hala tam anlamıyla bilinmemektedir. Özellikle hangi bakteri türlerinin ve mRNA'ların bu biyolojik süreçte biyobelirteç ve modülatör olarak kullanılabileceği konusu heyecan uyandırmakla beraber hala aydınlatılmayı beklemektedir. İnsan üzerindeki çalışmalara ek olarak, rejenerasyon alanında giderek daha kullanışlı bir model organizma olan Aksolotl (Ambystoma mexicanum) rejenerasyon konusunda tamamlayıcı bilgiler ve kritik ipuçları sunmaktadır. Bir su semenderi olan aksolotl, rejenerasyon alanında popüler olan omurgalı model organizmalar arasındadır. Aksolotl neotenik özelliğe ve son derece yüksek bir rejenerasyon potansiyele sahiptir. Sahip olduğu yüksek rejenerasyon kapasitesi sayesinde bir hasar olması halinde uzuvlarını (kollarını ve ayaklarını), kuyruklarını, iç organlarını ve merkezi sinir sistemini (beyin ve omuriği) eski fonksiyonel özelliklerini gösterecek şekilde yenileyebilmektedirler. Bu biyoinformatik çalışma aksolotl uzuv rejenerasyon sürecine yeni bakış açısı kazanmaya ve bu alandaki biyobelirteç eksikliğini gidermeye yönelik bir adım olarak tasarlanmıştır. Bu doğrultuda daha önce aksolotl araştırmalarından yayınlanmış bir mikrobiyota ve bir transkriptom veri seti seçilmiş ve erişilmiştir. Bu çalışmada bu iki veri setinin ayrı ayrı analizi tekrar gerçekleştirilmiştir. Böylece ileri makine öğrenmesi yöntemlerle söz konusu verinin madenciliği yapılmıştır ve yeni bulgulara ulaşılmıştır. Çalışmada, aksolotl kol rejenerasyonun üç ana aşamasında (yani sırasıyla yara iyileşmesi, blastema gelişmesi ve yeniden geliştirme) rejenerasyon bölgesindeki mikrobiyom ve transkriptom dinamiği araştırılmıştır. Bu çerçevede mikrobiyom ile transkriptomdaki değişimler detaylı bir şekilde incelenmiş ve yeni aday biyobelirteçler keşfedilmiştir. Boyut indirme tekniğiyle denetimsiz makine öğrenimi uygulanarak örneklerin gruplandırılması araştırılmıştır. Bu analiz ile her iki veri çeşidinde örneklerin rejenerasyon fazına göre gruplandığı gözlemlenmiştir. Gruplar arasındaki karşılaştırma sonucu istatiksel olarak anlamlı olarak seviyeleri değişen bakteriler ve mRNA'lar tespit edilmiştir. Bu anlamlı listeler yeni aday biyobelirteç listeleri olarak değerlendirilebilir. Ayrıca mikrobiyom verisine Rastgele Orman yöntemine dayalı denetimli makine öğrenmesi uygulanarak önemli tahmin edici özelliğe sahip öznitelikler saptanmıştır. Belirlenen yeni aday microbiyal ve mRNA biyobeliteçleri ileride insan yara iyileşmesi çalışmalarında araştırılabileceği belirlenmiştir. Gelecek çalışmalarda bu yeni belirteçlerin validasyonu ve fonksiyonel karakterizasyonunun yapılması gerekmektedir. Neticede bu çalışma yenilikçi ve özgün bir yaklaşım kullanarak rejenerasyon alanındaki ilerlemeye katkı sağlamaktadır. Uzun vadede temel bilim alanında elde edilen bu tür bulguların yenilikçi translasyonel çalışmalar sayesinde tedaviye dönüşmesi beklenmektedir.