Webinar Hakkında

Sunucular

Dilara Uzuner

Hücresel ağların transkripsiyonel manzarası kanserde dormansi mekanizmalarını yürüten etkileşimleri ortaya koyuyor

Birincil kanser hücreleri yayılma ve uzak organlara yerleşme konusunda benzersiz bir kapasiteye sahiptir. İkincil bölgelere yerleştikten sonra kanser hücreleri dormant bir duruma girerek mevcut tedavi yaklaşımlarına dirençli hale gelebilir ve yeniden etkinleşip aşikâr metastazlara yol açana dek sessiz kalabilirler. Kanser dormansisinin karmaşık mekanizmalarını aydınlatmak için literatürden 21 dormansi–kanser karşılaştırması sağlayan 10 transkriptomik veri kümesi, protein–protein etkileşim ağları ve gen düzenleyici ağlar üzerine haritalanarak anlamlı biçimde düzensizleşmiş genler bakımından zenginleşmiş alt ağlar çıkarıldı. Alt ağlarda görülen ve dormansi durumunda proliferatif duruma kıyasla anlamlı biçimde yukarı düzenlenen genler tüm karşılaştırmalar boyunca puanlanıp süzüldü; bu da literatürde ilk kez, 139 gen ve 1974 etkileşim içeren bir dormansi etkileşim ağına ulaştırdı. Bu ağ, kanser dormansisini düzenleyen hücresel mekanizmaların aydınlatılmasına katkı sunarak metastatik kanserin tanı ve tedavisindeki iyileşmelerin önünü açacaktır.

Ecehan Abdik

Parkinson hastalığının fare modellerinin, beyne özgü genom ölçekli metabolik ağ üzerine transkriptom haritalamasıyla sistematik incelenmesi

Genom ölçekli metabolik ağlar, omik verilerin yorumlanmasını sağlayarak hastalıkların yol açtığı metabolik değişimlerin sistemik olarak incelenmesine olanak tanır. Mus musculus (fare) nörodejeneratif hastalıklar için en yaygın kullanılan model organizmalardan biri olmasına rağmen, farenin beyne özgü bir metabolik ağ modeli henüz kurulmamıştı. Burada, homoloji temelli bir yaklaşımla farenin ilk beyne özgü metabolik ağ modeli olan iBrain674-Mm’yi kurduk; model, 674 gen tarafından denetlenen ve 48 yolağa dağılmış 992 reaksiyondan oluşuyor. Yeni kurulan ağ modelini, farenin beyninin sağlıklı dinlenme durumundaki metabolik fenotiplerini literatürle uyumlu biçimde öngördüğünü göstererek doğruladık. Ardından iBrain674-Mm’yi, Parkinson hastalığının çeşitli deneysel fare modellerini transkriptom düzeyinde yorumlamak için kullandık ve TIMBR adlı kısıt temelli modelleme biyobelirteç öngörü yöntemiyle değişen metabolit üretimlerini öngördük.

Hatice Büşra Lüleci

Alzheimer hastalığında reaksiyon etkinliğini öngörmek üzere bir entegrasyon yöntemi olarak iMAT uygulaması

Alzheimer hastalığı (AH), demansın en yaygın nedenidir. AH’nin görülme sıklığı ve ilerleyişi ile metabolik işlev bozukluğu arasında olası bir bağ olduğuna dair kanıtlar artmaktadır. Metabolik yolakların etkinliğindeki değişimlerin belirlenmesi, AH tedavisinde başlıca ilgi alanlarından biridir. Örnek temelli gen ifade düzeylerinin Human-GEM üzerine Integrative Metabolic Analysis Tool (iMAT) optimizasyon algoritmasıyla haritalanması, kişiselleştirilmiş metabolik ağlara ulaştırdı. Sağlıklı ve hasta durumlar için oluşturulan her kişiselleştirilmiş metabolik ağ farklı sayıda reaksiyon ve gen içeriyor; bu da kontrol ve AH örneklerinin doğasındaki heterojenliği ortaya koyarak kişiselleştirilmiş yaklaşımı gerekçelendiriyor. Her modeldeki reaksiyonlar ikili vektörlere dönüştürülüp Fisher’ın Kesin Testi ile incelendi. Bu hesaplamalara dayanarak anlamlı biçimde değişen reaksiyon ve yolaklar saptandı.

Müberra Fatma Cesur

Klebsiella pneumoniae’de olası ilaç hedeflerinin genom ölçeğinde, ağ temelli ve metabolizma merkezli taranması

Klebsiella pneumoniae, yaşamı tehdit eden hastane kaynaklı enfeksiyonlara yol açan fırsatçı bir bakteriyel patojendir. Yüksek dirençli suşların ortaya çıkması, sağlık hizmeti ilişkili enfeksiyonların yönetiminde önemli bir zorluk oluşturuyor. K. pneumoniae MGH 78578’in genom ölçekli metabolik ağını (GMA) kullanarak gen ve metabolit merkezli yaklaşımlarla olası hedefleri belirledik. Konağı taklit eden farklı ortamlarda bakteri büyümesi simülasyonları yaptık ve hedefleri özellik temelli önceliklendirme yordamlarıyla seçtik. Hedef önceliklendirme ölçütlerinin çoğunu karşılayan en yüksek sıralı olası hedef olarak KdsA belirlendi. Yapı temelli bir sanal tarama protokolüyle olası KdsA inhibitörlerini saptadık. Bu çalışma, K. pneumoniae metabolizmasının, GMA’sının kısıt temelli analiziyle birlikte çeşitli biyoinformatik yaklaşımlar kullanılarak ilaç hedefi öngörüsü amacıyla incelenmesine yönelik ilk kapsamlı çabadır.

Tarih: 8 Nisan, 2022 – 14:00 (GMT+3)

Dil: İngilizce