Metagenom verisinden yüksek çözünürlüklü biyobelirteç keşif algoritmaları
Algorithms for discovery of high resolution  biomarkers from metagenomic data
Yazar: AYŞENUR SOYTÜRK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Dizileme yöntemlerinin maliyetlerinin azalması, birçok alanda kullanabilir olması mikrobiyom çalışmalarına büyük bir hız kazandırmıştır. Hastalık/Sağlık durumlarının, mikrobiyota ile ilişkilendirilmeye yönelik çalışmalarda günümüze kadar sekanstan elde edilen veriyi birleştirmeye ardından mikrobiyal farklılıklarını ve fonksiyonel yolaklarını bulmaya çalışmıştır.  Veri boyutunun büyüklüğü ve hesaplama maliyeti bu alanda çalışan araştırmacılar için zorlayıcı olmaktadır.
Bu tez çalışmasında klasik olarak sekanstan veriyi birleşme işlemi yerine karşılaştırmalı metagenomik yöntemlerle seçilen okumaların birleştirilmesi ve bu birleştirilen okumalar üzerinden daha düşük bir veri boyutunda, taksonomik farklılıklarını ve fonksiyonel yolaklarını tanımlamaya çalışılmıştır. Oluşturulan farklılık profilleri üzerinden makine ögrenmesi yöntemleri ile önemli özellikler seçilmiş ve muhtemel biyobelirteçler bulunmaya çalışılmıştır. Bu yöntemler karaciğer sirozu hastası (n=169) ve sağlıklı kontrollerden (n=145) oluşan bir kohortun bağırsak metagenom verisi üzerinden analiz edilmiştir.
Sonuç olarak literatürde kullanılan yöntemlere göre belirlenemeyen bazı türler, genler ve yolaklar karşılaştırmalı metagenomik yöntemlerle belirlenebilmiştir. Karaciğer sirozu hastalığının teşhisinde muhtemel biyobelirteç olarak kullanılabilir genler, hastalığın mekanizmasına ışık tutabilecek anatosyonlar ve ileri çalışmalara öncülük edebilecek karşılaştırılmalı yöntemler önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Metagenom, Karşılaştırmalı Metagenom, Makine Öğrenimi

Abstract:
The reduction of the cost of sequencing methods and their use in many areas has accelerated microbiome studies. Until today, he has tried to combine the data obtained from the sequence to find microbial differences and functional pathways in studies aimed at associating diseases / health conditions with microbiota. The size of the data and the cost of computing are challenging for researchers working in this field.
In this thesis study, instead of combining the data from the sequence in the classical way, combining the readings selected with comparative metagenomic methods and defining the taxonomic differences and functional pathways in a lower data dimension over these combined readings were tried. Based on the created difference profiles, important features were selected by machine learning methods and possible biomarkers were tried to be found. These methods were analyzed from the intestinal metagenome data of a cohort of liver cirrhosis patients (n = 169) and healthy controls (n = 145).
As a result, some species, genes and pathways that could not be determined according to the methods used in the literature could be determined by comparative metagenomic methods. Genes that can be used as possible biomarkers in the diagnosis of liver cirrhosis, anatomy that can shed light on the mechanism of the disease and comparative methods that can lead further studies have been proposed.
Keywords: Metagenome, Comparative metagenomics, Machine learning