Uzamsal transkriptomiks analizleri için tek hücre RNA sekanslama verilerinden hareketle işaretçi gen seçimi yapan yeni bir yöntemin geliştirilmesi

dc.contributor.authorBaran, Yusuf
dc.date.accessioned2024-04-26T07:15:08Z
dc.date.available2024-04-26T07:15:08Z
dc.date.issued2022
dc.departmentEnstitüler,en_US
dc.description.abstractSon birkaç yılda geliştirilen teknolojiler ile birlikte artık herhangi bir anda hücre içerisindeki transkriptomun uzamsal olarak analiz edilebilmesi mümkün hale gelmiştir. Hücrelerin gen ifadesine ilişkin konum bilgisinin artık elde edilebiliyor olması hücrelerin uzamsal olarak birbirleriyle olan ilişkilerini ve dolayısıyla hücresel düzeyde vücutta meydana gelen birçok biyolojik süreci daha iyi anlamamıza imkân tanımaktadır. Ancak gelişmekte olan uzamsal teknolojilerin deneysel maliyetleri hala yüksektir ve bu teknolojilerin bazıları deney öncesinde hücre tiplerini birbirlerinden ayırt edebilen kısıtlı sayıdaki işaretçi genin önceden belirlenmesine ihtiyaç duymaktadır. Bu tez kapsamında literatürde in situ uzamsal transkriptomik deneyleri için gen seçimi işlemini gerçekleştiren yöntemler incelenmiş, eksiklikleri belirlenmiş ve eksiklikleri gidermek için bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem literatürde önerilen diğer yöntemler ile birçok açıdan karşılaştırılmış, üstünlükleri ve eksiklikleri tartışılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin değerlendirilen birçok parametre için mevcut yöntemlerden üstün olduğunu açıkça göstermektedir. Ayrıca önerilen yöntem açık erişimli bir yazılım paketi haline getirilerek araştırmacıların kullanımına sunulmuştur.en_US
dc.description.abstractRecent studies showed that cell-cell communication regulated by biochemical signals is an important aspect of tissue structure and function and regulates individual cellular processes. Therefore, knowing the spatial positions of cells in the tissue is critical to understanding normal development and disease pathology. With the help of the recent technological developments, it has now become possible to spatially analyze the transcriptome of a cell at any time. However, the experimental costs of emerging spatial transcriptomics technologies are high, and some of these technologies require predetermination of the limited number of marker genes that can distinguish cell types from each other prior to experimentation. Within the scope of this thesis, the methods that perform the gene selection process for in situ spatial transcriptomics experiments in the literature were examined, the deficiencies were determined, and a method was developed to eliminate the deficiencies. The developed method was compared with other methods suggested in the literature in many respects, and its advantages and disadvantages were discussed. The results clearly show that the proposed method is superior to existing methods for many parameters evaluated. In addition, the proposed method has been turned into an open access software package and made available to researchers.en_US
dc.identifier.citationBaran, Y. (2022). Uzamsal transkriptomiks analizleri için tek hücre RNA sekanslama verilerinden hareketle işaretçi gen seçimi yapan yeni bir yöntemin geliştirilmesi. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. İnönü Üniversitesi, Malatya.en_US
dc.identifier.endpage104en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/88316
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleUzamsal transkriptomiks analizleri için tek hücre RNA sekanslama verilerinden hareketle işaretçi gen seçimi yapan yeni bir yöntemin geliştirilmesien_US
dc.title.alternativeA new marker selection method from single cell RNA sequencing data for spatial transcriptomics analysesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
775723.pdf
Boyut:
11.42 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez Dosyası
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: