Uzamsal transkriptomiks analizleri için tek hücre RNA sekanslama verilerinden hareketle işaretçi gen seçimi yapan yeni bir yöntemin geliştirilmesi
A new marker selection method from single cell RNA sequencing data for spatial transcriptomics analyses
Yazar: YUSUF BARAN
Danışman: DOÇ. DR. BERAT DOĞAN
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Genetik = Genetics
Dizin: Açık kaynaklı yazılım = Open source software ; Biyoinformatik = Bioinformatics ; FISH = FISH ; Gen ifadesi profili = Gene expression profiling ; Nesneye dayalı yazılım = Object oriented software ; Transkriptomlar = Transcriptomics ; Uzamsal görselleştirme = Spatial visualization ; Veri görselleştirme = Data visualization ; İn situ hibridizasyon = In situ hybridization ; İşlemsel biyoloji = Computational biology

Özet:
Son 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.

Abstract:
Recent 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.