https://hdl.handle.net/20.500.12573/417 2026-05-08T09:30:02Z 2026-05-08T09:30:02Z Orhan, Mehmet Emin https://hdl.handle.net/20.500.12573/2471 2025-04-10T16:18:22Z 2024-01-01T00:00:00Z

Advancing machine learning analysis of non-coding RNA: A novel approach of negative sequence generation Orhan, Mehmet Emin Many supervised machine learning models have been developed for the classification and identification of non-coding RNA (ncRNA) sequences. These models play a significant role in the diagnosis and treatment of various diseases. During such analyses, positive learning datasets typically consist of known ncRNA examples, some of which may even be confirmed with strong experimental evidence. However, there is no database of validated negative sequences for ncRNA classes or standardized methodologies for generating high quality negative samples. To overcome this challenge, a new method for generating negative data called the NeRNA (Negative RNA) method has been developed in this study. NeRNA generates negative sequences using known ncRNA sequences and their octal representations, similar with frame shift mutations found in biology but without base deletions or insertions. In this thesis, the NeRNA method was tested separately with four different ncRNA datasets, including microRNA (miRNA), transfer RNA (tRNA), long non-coding RNA (lncRNA), and circular RNA (circRNA). Additionally, a species-specific case study was conducted to demonstrate and compare the performance of the study's miRNA predictions. The results of 1000-fold cross-validation on machine learning algorithms such as Decision Trees, Naive Bayes, Random Forest classifiers, and deep learning algorithms like Multilayer Perceptrons, Convolutional Neural Networks, and Simple Feedforward Neural Networks showed that models developed using datasets generated by NeRNA exhibited significantly high prediction performance. NeRNA has been published as an easy-to-use, updatable, and modifiable KNIME workflow, along with example datasets and required extensions that can be downloaded and utilized. NeRNA is designed specifically as a powerful tool for RNA sequence data analysis.; Kodlanmayan RNA (ncRNA) dizilerinin sınıflandırılması tanımlanması için birçok denetimli makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller birçok hastalığın tanı ve tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Bu tür analizler sırasında, pozitif öğrenme veri kümeleri genellikle bilinen ncRNA örneklerinden oluşur ve hatta bazıları güçlü deneysel verilerle doğrulanmış olabilir. Buna karşılık, ncRNA sınıfları için doğrulanmış negatif dizileri içeren bir veri tabanı veya yüksek kaliteli negatif örnek oluşturmayı sağlayan standart metodolojiler bulunmamaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için, bu çalışmada yeni bir negatif veri oluşturma yöntemi olan NeRNA (negatif RNA) yöntemi geliştirilmiştir. NeRNA, bilinen ncRNA dizilerini ve sekizli gösterim yapılarını kullanılarak negatif diziler oluşturur, bu oluşturma biyoloji de bulunan çerçeve kayması mutasyonlarına benzer bir şekilde ancak baz silme veya ekleme olmadan gerçekleşir. Bu tez kapsamında, mikroRNA (miRNA), transfer RNA (tRNA), uzun kodlamayan RNA (lncRNA) ve dairesel RNA (circRNA) dahil olmak üzere dört farklı ncRNA veri kümesi ile ayrı ayrı test edilmiştir. Ayrıca, çalışmanın miRNA tahminleri üzerinde performansını göstermek ve karşılaştırmak için türe özgü bir vaka analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışma boyunca kullanılan Karar Ağacı, Naieve Bayes, Rastgele Orman sınıflandırıcıları gibi makine öğrenimi algoritmaları ve Çok Katmanlı Algılayıcı, Evrişimli Sinir Ağı ve Basit İleri Beslemeli Sinir Ağları gibi derin öğrenme algoritmaları üzerinde yapılan 1000 kat çapraz doğrulama sonuçları, NeRNA tarafından oluşturulan veri kümeleri kullanılarak elde edilen modellerin önemli ölçüde yüksek tahmin performansı sağladığını göstermektedir. NeRNA, örnek veri kümeleri ve gerekli uzantılarla birlikte indirilebilen, kullanımı kolay, güncellenebilir ve değiştirilebilir bir KNIME iş akışı olarak yayınlanmaktadır. NeRNA, özellikle RNA dizisi veri analizi için güçlü bir araç olarak tasarlanmıştır.

2024-01-01T00:00:00Z Arslansoy, Nuriye https://hdl.handle.net/20.500.12573/2469 2025-04-10T15:20:00Z 2024-01-01T00:00:00Z

Biosynthesis of high value-added carotenoids by engineered microorganisms Arslansoy, Nuriye Carotenoids are pigment molecules that play an important role in coloring plants, algae, and other organisms. These molecules exhibit various biological activities such as anticancer, antiviral and antioxidant activities. They have a huge market size and are mainly used in the food, feed, and cosmetic industries. The current supply chain for carotenoids is mostly relied on the extraction from plants and/or chemical synthesis for certain carotenoids. However, these strategies have various bottlenecks and disadvantages such as being affected by climate change, more difficult and costly extraction processes, and environmental issues. These can be overcome with microbial biosynthesis, which not only addresses the previous problems but also provides advantages of producing in a short time and scale-up for industrial production. In this research, we aimed to biosynthesize the high value-added carotenoids by engineered microorganisms. The genome of a native producer of zeaxanthin diglucoside, identified as endophytic Pseudomonas sp. 102515, was first edited by CRISPR-Cas9 to knock out zeaxanthin glucosyltransferase (CrtX), lycopene β-cyclase (CrtY) and beta-carotene hydroxylase (CrtZ). This led to ΔcrtX, ΔcrtY and ΔcrtZ mutant strains of Pseudomonas sp. 102515. On the other hand, overexpression plasmids carrying crtW, CaZEP and CaZEP-CaCCSm40 genes were constructed and transformed to ΔcrtX mutant to synthesize astaxanthin, violaxanthin and capsanthin/capsorubin. HPLC analysis of extracts from mutant strains and overexpression strains revealed that all the engineered strains produced the corresponding carotenoids such as zeaxanthin, β-carotene, and lycopene. Thus, this study paved the way for the biosynthesis of valuable carotenoids in the engineered endophytic bacteria; Karotenoidler, bitkiler, algler ve diğer organizmaları renklendirmede önemli rol oynayan pigment molekülleridir. Bu moleküller, antikanser, antiviral ve antioksidan aktiviteler gibi çeşitli biyolojik aktiviteler sergiler. Büyük bir market büyüklüğüne sahiptirler ve ağırlıklı olarak gıda, yem ve kozmetik endüstrilerinde kullanılırlar. Karotenoidlerin mevcut tedarik zinciri, çoğunlukla bitkilerden ekstraksiyon ve/veya belirli karotenoidler için kimyasal senteze dayanır. Ancak, bu stratejiler iklim değişikliğinden etkilenme, daha zor ve maliyetli ekstraksiyon süreçleri ve çevresel sorunlar gibi çeşitli kısıtlamalar ve dezavantajlara sahiptir. Mikrobiyal biyosentez bu sorunları aşmak ve aynı zamanda kısa sürede, endüstriyel ölçekte üretim için avantajlar sağlayan etkili bir yöntemdir. Bu araştırmada, genetik olarak tasarlanmış mikroorganizmalar kullanarak yüksek katma değerli karotenoidleri biyosentezle üretmeyi amaçladık. Doğal bir zeaksantin diglukozit üreticisi olarak keşfedilmiş endofitik Pseudomonas sp. 102515'in genomu, CRISPR-Cas9 ile düzenlenerek zeaksantin glukoziltransferaz (CrtX), likopen β-siklaz (CrtY) ve β-karoten hidroksilaz (CrtZ) genleri nakavt edildi. Pseudomonas sp. 102515'in ΔcrtX, ΔcrtY ve ΔcrtZ mutant suşları elde edildi. Diğer yandan, crtW, CaZEP ve CaZEP-CaCCSm40 genlerini taşıyan aşırı ekspresyon plazmidleri oluşturuldu ve ΔcrtX mutantına astaksantin, violaksantin ve kapsantin/kapsorubin sentezlemek üzere transforme edildi. Mutant suşlardan ve aşırı ekspresyon suşlarından elde edilen ekstraktların HPLC analizi, genetik olarak tasarlanmış suşların zeaksantin, β-karoten ve likopen gibi ilgili karotenoidi ürettiğini ortaya koydu. Böylece, bu çalışma, genetik mühendislik ile endofitik bakterilerde değerli karotenoidlerin biyosentezi için bir yol açtı.

2024-01-01T00:00:00Z Çalış, Burak https://hdl.handle.net/20.500.12573/2415 2024-12-20T13:05:55Z 2024-01-01T00:00:00Z

Recombinant production of GLP-1 analogue using escherichia coli host organism Çalış, Burak Diabetes is the most serious metabolic disorder correlated with obesity, hypertensionandcardiovascular conditions. High prevalence of Type II Diabetes Mellitus (T2DM) indicatesthe need for new medication development. In developing therapeutics, higher efficiencyand fewer adverse effect features are targeted primarily. Recombinant protein-basedbiotechnological drug molecules have been developed and used for the treatment of T2DM. Especially, GLP-1 analogues are known by their self-limiting mechanismandinsulinotropic effect. In this study, a novel GLP-1 analogue with increased stabilityandefficiency is produced using recombinant E. coli. The expression plasmid was constructedand confirmed by restriction digestion and whole plasmid sequencing. Then, itwastransformed into various E. coli strains followed by optimized lysis, growth and expressionconditions to maximize the yield of the GLP-1 analogue. Various parameters suchas preinduction time, induction point, induction IPTG concentration and post-inductiontemperature were tested for the succesfull expression with maximumyield. Consequently, it was achieved that E. coli BL21(DE3) as strain, 0.2 mM IPTG induction at OD600nmof 0.6and 18 °C overnight post-induction growth was the most promising conditions. Under theseconditions, the GLP-1 analogue was obtained in the insoluble fraction. Followingproteinanalysis and purification, quantification was performed and the highest titer of GLP-1analogue was measured as 626 µg/ml. As future prospect, using another host organismandchanging growth conditions can provide obtaining target protein in the soluble form.; Diyabet, obezite, hipertansiyon ve kardiyovasküler hastalıklarla ilişkilendirilen enciddi metabolik bozukluktur. Özellikle Tip II Diyabet’in yüksek prevalansı, buna karşı yeni ilaçgeliştirme ihtiyacını işaret etmektedir. Geliştirilen ilaçlarda öncelikle daha yüksekverimlilik ve daha az yan etki hedeflenmektedir. Rekombinant protein temelli biyoteknolojik ilaç molekülleri bu amaç için umut vericidir. Özellikle GLP-1 analogları, kendi kendini sınırlayan mekanizmaları ve insülinotropik etkileriyle bilinmektedir. Buçalışmada, rekombinant E. coli kullanılarak artırılmış stabilite ve verimliliğe sahipyeni birGLP-1 analoğu üretilmiştir. Ekspresyon plazmidi, restriksiyon-ligasyon yöntemi ileoluşturulmuş ve tüm plazmit dizilimi ile doğrulanmıştır. Daha sonra, GLP-1 analoğununverimini en üst düzeye çıkarmak için optimize edilmiş lizis, büyüme ve ekspresyonkoşulları izlenerek çeşitli E. coli suşlarına transform edilmiştir. Ön indüksiyonsüresi, indüksiyon noktası, indüksiyon IPTG konsantrasyonu ve indüksiyon sonrası sıcaklıkgibi çeşitli parametreler, maksimum verimle başarılı ifade için test edilmiştir. Sonuç olarak, E. coli BL21(DE3) suşu, 0.6 OD600nm'de 0.2 mM IPTG indüksiyonu ve 18 °C'de gece boyuncaindüksiyon sonrası büyümenin en verimli koşullar olduğu sonucuna ulaşıldı. Bukoşullaraltında hedef protein GLP-1 analoğu, çözünmeyen fraksiyon halinde elde edildi. Proteinanalizi ve saflaştırmanın ardından kantifikasyon yapıldı ve GLP-1 analoğunun enyüksektitresi 626 µg/ml olarak ölçüldü. Gelecekteki beklentiler olarak, başka bir konak organizmakullanmak ve büyüme koşullarını değiştirmek, hedef proteinin çözünür formdaeldeedilmesini sağlayabilir.

2024-01-01T00:00:00Z Yıldız, Gizem https://hdl.handle.net/20.500.12573/2413 2024-12-20T12:49:54Z 2024-01-01T00:00:00Z

Polymeric conjugates containing poegma and cystamine-modified plasmid DNAs for potential gene delivery applications Yıldız, Gizem Polymer-based gene delivery systems have revealed significant advancements in the treatment of various diseases in recent years. Considering the potential of polymeric vectors, it is observed that the improvements in the field of gene therapy enable effective gene transfection and induced therapeutic protein production. In this thesis study, a strategy based on a new conjugation procedure is designed to increase the gene transfer and cellular uptake rate of plasmid DNAs. According to the findings, POEGMA-based carrier and cystamine-modified plasmid DNAs demonstrated successful conjugation through disulfide bond formation. MDA-MB-231 in vitro cellular uptake results of conjugates showed 94-98% cell internalization, indicating excellent results compared to the well-known polymers in the literature. As a result, the new delivery system we developed in this study determined the success of cystaminemodified plasmid DNAs binding to POEGMA polymer chains via a covalent linkage for the first time in the literature and provided a start for future studies; Polimer bazlı gen taşıyıcı sistemler, son yıllarda çeşitli hastalıkların tedavisinde önemli ilerlemeler ortaya koymuştur. Polimerik vektörlerin potansiyeli göz önüne alındığında, gen terapisi alanındaki gelişmelerin etkili gen transfeksiyonunu mümkün kıldığı ve terapötik protein üretimini yüksek seviyede tetiklediği görülmektedir. Bu tez çalışmasında, plazmit DNA'ların gen transferini ve hücresel alım oranını artırmak için yeni bir konjugasyon prosedürünü temel alan bir strateji tasarlanmıştır. Bulgulara göre POEGMA bazlı taşıyıcı ve sistaminle modifiye edilmiş plazmit DNA'lar, disülfit bağı oluşumu yoluyla başarılı konjugasyon gösterdi. Konjugatların MDA-MB-231 in vitro hücresel alım sonuçları, %94-98 hücre içselleştirmesi gösterdi; bu, literatürde iyi bilinen polimerlerle karşılaştırıldığında mükemmel sonuçlara işaret ediyor. Özetle, bu çalışmada geliştirdiğimiz yeni gen aktarım sistemi, literatürde ilk kez sistaminle modifiye edilmiş plazmid DNA'ların POEGMA polimer zincirlerine kovalent bağlantı yoluyla bağlanma başarısını belirlemiş ve gelecek çalışmalar için bir başlangıç sağlamıştır.

2024-01-01T00:00:00Z