Mikrobiyomu oluşturan taksonomik ünitelerin ağ analizi ile incelenmesi
A study of taxonomic units forming microbiology by network analysis
Yazar: BURAK TAYLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Dizileme teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte üretilen verilerin analizi için hesaplama metodları da hızla gelişme göstermiştir. Biyoinformatik alanındaki çalışmalarda gen düzenleyici ağ metodları yaygın olarak kullanılmaktadır. Gen düzenleyici ağ metodları hastalık tanı ve tedavisi, ilaç tasarımı gibi birçok biyoloji alanında kullanımaktadır. Söz konusu ağları oluşturmak için çok sayıda yazılım bulunmaktadır. Açık kaynaklı bir yazılım olan Cytoscape bu alandaki en yaygın yazılımdır. Cytoscape yazılımındaki uygulama modülleri sayesinde oluşturulan bir ağın detaylı analizi yapılabilmektedir.
Bu tez çalışmasında, öncelikli olarak hastalıklı ve sağlıklı grupların Lasso Regresyon yöntemi ile korelasyon analizi yapıldı ve Cytoscape programında ağ oluşturuldu. Cytoscape uygulamaları olan Mcode ve cytoNCA modülleri ile oluşturulan ağların  içsel yapıları elde edildi. Yapılan analizler sonucunda sağlıklı ve hastalıklı guruplardaki mikroorganizmaların kendi içlerinde birbirleri ile yüksek derecede etkileşimli ve farklı oldukları tespit edildi. Bu farklılık korelasyon, histogram, temel bileşenler analizi ile görselleştirilerek gösterildi. Bu çalışmada Lasso regresyon yöntemini uygulayarak mikrobiyom ağ yapılarının ortaya konulabileceği ve bu yapıların hastalık-sağlık fenotiplerinde farklı özelliklerde ağ modelleri oluşturduğu gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler:  Metagenomik, mikrobiyota, ağ analizi, LASSO algoritması

Abstract:
Along with the development of sequencing technologies, the computational methods for the analysis of high-troughput generated data is in a trend of rapid development. In the field of bioinformatics, gene regulatory network methods are widely used. Gene regulatory network methods are used in disease diagnosis and treatment, drug design, and in many other biological fields. There are several software packages to generate an interaction network. Cytoscape, an open source software, is the most widely used software in this area. The application modules of Cytoscape software enable a detailed analysis of a network created.
In this thesis study, primarily diseased and healthy groups were analyzed by Lasso Regression method and their interaction networks were created in Cytoscape program. The intrinsic properties of these networks were explored using Cytoscape applications, Mcode and cytoNCA modules. As a result of the analyzes conducted, it was determined that microbial organisms were highly interacting in healthy and diseased microbiota and they form distinct dynamics. These differences were visualized by correlation, histogram, principal components analysis representations. This study shows that Lasso regression is capable of revealing microbiome interaction networks, and these networks exhibit distinct characteristics in healthy and disease phenotypes.
Key words:  Metagenomics, microbiota, network analysis, LASSO algorithm