Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/2136
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorErcan, İlker-
dc.contributor.authorAtış, Sema-
dc.date.accessioned2019-12-02T13:35:31Z-
dc.date.available2019-12-02T13:35:31Z-
dc.date.issued2015-01-06-
dc.identifier.citationAtış, S. (2015). Meme kanserinde gen ekspresyon verilerinin mikrodizi analizi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/2136-
dc.description.abstractSon yıllarda, moleküler biyoloji ve bilişim teknolojisindeki gelişmeler çeşitli canlı türlerinin genomlarının büyük bir kısmının incelenmesine olanak sağlamıştır. Moleküler biyoloji alanında üretilen veriler çok büyük miktarda olduklarından, güncel biyoinformatik çalışmaları genlerin ve proteinlerin yapısal ve işlevsel yönleri ile ilgilenmektedir. Bu çalışmaların çoğu İnsan Genom Projesi ile ilgilidir. Biyoinformatik alanında farklı bilgisayar bilimi teknolojileri ve istatistiksel yöntemler dikkate alınmaktadır. Bu multidisipliner yaklaşım istatistiksel yöntemler, biyoinformatik uygulamaları ve bilgisayar bilimi teknolojileri arasındaki ilişkinin anlaşılmasına olanak sağlamaktadır. Biyoinformatik araçları, mikroarray analizinin gerçekleştirilmesindeki ihtiyaçları karşılamaktadır. Farklı gen ekspresyon analizi ile biyolojik yolakların iç yüzü anlaşılmaktadır ve ileriki hipotez geliştirme için bir platform sağlanmaktadır. Gen ekspresyon verilerini analiz etmedeki esas, ekspresyon modelleri fenotip veya deneysel koşula göre farklılık gösteren genleri saptama ihtiyacıdır. Basit bir mikroarray deneyi iki koşul arasındaki ekspresyon farklılıklarını tespit etmek için gerçekleştirilmektedir. Her bir koşul bir veya daha fazla RNA örneklemi tarafından temsil edilebilmektedir. Mikroarrayler geniş çeşitlilikteki deneysel ortamlarda farklı gen ekspresyonunun tespiti için kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Wolfgang Huber ve Robert Gentleman'ın (21) Affymetrix gen çipleri ile yaptıkları deneyde elde edilen gen ekspresyon verileri kullanılmıştır. Çalışmanın amacı ER+ meme kanseri hücrelerindeki östrojen faktörüne yanıt veren genleri tespit etmektir. Östrojen faktörünün yanında zaman faktörü de değerlendirmeye alınarak östrojene erken yanıt veren ve geç yanıt veren genler tespit edilmiştir. Erken yanıt veren genler doğrudan-hedef genler kabul edilmektedir. Geç yanıt veren genler ise büyük bir olasılıkla moleküler yolaktaki akış aşağı hedeflerdir.tr_TR
dc.description.abstractRecent advancements in the fields of molecular biology and information technology led to further study of the most genoms of various species. Since the data generated in the field of molecular biology is in large quantity, current bioinformatic researches deal with the structural and functional aspects of genes and proteins. This multidisciplinary approach comprehends the relation between statistical methods, bioinformatic applications and computer science. Bioinformatic tools provide the needs for carrying out microarray analysis. Inside story of the biological pathways understood through different gene expression analysis that provides a platform for developing further hypothesis. Principle in analysing the gene expression data is the need for determine the genes of which expression models differ by phenotype or the experimental condition. A simple microarray experiment is conducted to find the expression differences between two conditions. Every single condition is represented by a RNA sample or more. Microarrays are employed to detect the distinctive gene expression in various experimental conditions. In this study, gene expression data which's obtained in W. Huber & R. Gentleman's experiment (21) were used. The aim of this study is to identify differentially expressed genes that respond to estrogen factor in ER+ breast cancer cells. Beside estrogen factor, time factor has been taken into consideration. Genes which are early responsive and late responsive to estrogen factor have been identified.en_US
dc.format.extentIV, 56 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectBiyoistatistiktr_TR
dc.subjectGen ifadesitr_TR
dc.subjectMeme neoplazmlarıtr_TR
dc.subjectMikrodizilim analizitr_TR
dc.subjectNeoplazmlartr_TR
dc.subjectRNAtr_TR
dc.subjectBiostatisticsen_US
dc.subjectGene expressionen_US
dc.subjectBreast neoplasmsen_US
dc.subjectMicroarray analysisen_US
dc.subjectNeoplasmsen_US
dc.titleMeme kanserinde gen ekspresyon verilerinin mikrodizi analizitr_TR
dc.title.alternativeAnalysis of microarray gene expression data in breast canceren_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Sağlık Bilimleri Enstitüsü/Biyoistatistik Anabilim Dalı.tr_TR
Appears in Collections:Sağlık Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
390149.pdf27.98 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons