İnsan kemik iliği hematopoetik kök hücrelerinin yaşa bağlı incelenmesi ve KNN ile sınıflandırılması
Age-dependent examination of human bone marrow hematopoetic stem cells and classification with KNN
Yazar: MUHAMMET BURAK ŞİMŞEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE ESRA DİNÇER
İstanbul Gedik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics

Özet:
İnsanlardaki hematopoetik sistemde yaşa bağlı bir değişim ve bu değişime bağlı olarak kök hücrelerde gen ekspresyon regülasyonu gözlemlenmektedir. Kök hücrelerin bilimsel olarak incelenmesi istatistiksel yöntemler ve çeşitli algoritmalar kullanılarak yapılmaktadır. Yaşlı insan hematopoetik sisteminin özelliklerinin anlaşılması ve değerlendirilmesi programlama ve algoritmalar ile sağlanmaktadır. Bu araştırmada yaş artışı ile birlikte hematopoetik kök hücre (HKH) ekspresyonlarının farklı yaş gruplarında hangi seviyelerde görüldüğü istatistiksel hipotez testi ile incelenmiştir. Araştırma kapsamında yaşlı insan HKH'si miyeloid yanlılığın görüldüğünün ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır.
Bu çalışma sürecinde yaşlı, orta yaşlı ve gençlerin oluşturduğu 27 insan örneklemine ait 50.000 kemik iliği kök hücre örneği kullanılmıştır. Yaşa bağlı olabilecek hematopoetik fonksiyon bozukluğu göstermeye yatkın hematopoetik kök hücreler ve diğer progenitör popülasyonlar NCBI veri tabanından sağlanan veri seti, R programlama ile analiz edilmiştir. Yaşa bağlı insan hematopoetik kök hücrelerinde ekspresyon seviyelerinin değişimi ANOVA ile test edilmiştir.  Yaş grupları arasında ekspresyon sevilesinde istatistiksel olarak anlamlı bir farkın olduğu (p < 0,05) saptanmıştır. İstatistiksel olarak anlamlı örneklem üzerinde, Benjamini Hochberg yöntemi ve GOrilla analiziyle veri seti zenginleştirilmiştir. Ekspresyon sevisinde orta yaş grubuna ait farklı regülasyon durumu miyeloid ve lenfoid yanlılık gösteren hücre popülasyonlarında K-en yakın komşu algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. 
Örnekleme ait gen ekspresyon ifadelerinin, orta yaşlı bireylerde genç popülasyona göre miyeloid yanlılık gösterdiği ve lenfoid yönelimlerinin daha zayıf kaldığı tespit edilmiştir. Makine öğrenmesi algoritması ile regülasyon durumlarına göre sınıflandırılan hematopoetik kök hücrelerinin orta yaşlı gruba ait ekspresyon seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı bir farkın olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: ANOVA, makine öğrenmesi, KNN, miyeloid, lenfoid, ekspresyon seviyesi

Abstract:
In the haematopoietic system in humans, an age-related change and gene expression regulation in stem cells is observed. Stem cells are scientifically analysed using statistical methods and various algorithms. Understanding and evaluation of the properties of the old human haematopoietic system is provided by programming and algorithms. In this study, the levels of hematopoietic stem cell (HSC) expressions in different age groups with increasing age were examined by statistical hypothesis testing. Within the scope of the research, it is aimed to reveal that myeloid bias is seen in elderly human HSC.
In this study, 50,000 bone marrow stem cell samples from 27 human samples consisting of elderly, middle-aged and young people were used. Hematopoietic stem cells and other progenitor populations predisposed to age-related hematopoietic dysfunction were analysed using R programming. Age-related changes in expression levels in human hematopoietic stem cells were tested by ANOVA.  It was found that there was a statistically significant difference in expression levels between age groups (p < 0.05). The data set was enriched by Benjamini Hochberg method and GOrilla analysis on the statistically significant sample. The differential regulation of expression level in the middle-aged group was classified using the K-nearest neighbour algorithm in myeloid and lymphoid biased cell populations.
It was determined that the gene expression of the sample showed a myeloid bias in middle-aged individuals compared to the young population and their lymphoid orientation remained weaker. It was determined that there was a statistically significant difference in the expression level of hematopoietic stem cells classified according to their regulatory status by machine learning algorithm.
Keywords: ANOVA, machine learning, KNN, myeloid, lymphoid, expression level