Pristopi za avtomatizirano analizo metabolnih modelov na nivoju genomaŠkof, Živa (Avtor) Moškon, Miha (Mentor) Režen, Tadeja (Komentor) Metabolni modeli na nivoju genomavisokozmogljive tehnologije zajemanja podatkovmetode ekstrakcije modelovGIMMEiMATtINITHepatocelularni karcinomModeliranje metabolizma na nivoju genoma (angl. genome-scale metabolic modelling, GEM) je pristop, ki povezuje podatke različnih visokozmogljivih tehnologij zajemanja podatkov z modeliranjem in omogoča celovito razumevanje bioloških sistemov. To nam pomaga pri razumevanju kompleksnih bolezni, med katere spada hepatocelularni karcinom (angl. hepatocellular carcinoma, HCC), ki je najpogostejša oblika jetrnega raka in za katerim so oboleli preučevani pacienti. Za vsakega pacienta smo z algoritmi družine GIMME in iMAT rekonstruirali pare modelov tumor in netumor. Pri vrednotenju, katera metoda ekstrakcije modelov (angl. model extraction method, MEM) se je z našimi podatki najbolje izkazala, smo z večimi metodami in pristopi analizirali razlike med modeloma znotraj posameznega para. Na podlagi izvedenih analiz smo ugotovili, da ne moremo trditi, da smo našli algoritem MEM za ekstrakcijo kontekstno specifičnih modelov iz GEM-ov, za katerega bi lahko ugotovili, da je najbolj primeren za vsesplošno uporabo. Na preučevanih podatkih sta se najbolje izkazala algoritma iMAT in tINIT.20242024-07-04 09:54:27Magistrsko delo/naloga159256sl