Molecular Biology and Genetics / Moleküler Biyoloji ve Genetik
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/9
Browse
3 results
Search Results
Research Project IRF6'nın notch yolağının hücre bölünmesini engelleyici yada uyarıcı etkilerindeki belirleyici rolünün araştırılması(TÜBİTAK - Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, 2014) Yalçın Özuysal, Özden; 04.03. Department of Molecular Biology and Genetics; 04. Faculty of Science; 01. Izmir Institute of TechnologyNotch, meme kanseri ve gelişiminde rol oynayan bir sinyal yolağıdır. Notch aktivasyonu, normal meme epitel hücrelerinde hücre bölünmesi ve transformasyonunu, meme gelişimi sırasında ise Np63’ü baskılayarak luminal hücre karakterini tetikler. Notch yolağının bu işlevleri için aracı olarak kullandığı moleküller tam olarak bilinmemektedir. Keratinositlerde, Notch tarfından kontrol edilen IRF6, Notch’un tümör baskılayıcı ve farklılaşmayı tetikleyici özellikleri için kullandığı aracı moleküllerden biridir. IRF (Interferon Regulatory Factors) ailesine mensup IRF6, Np63 ile beraber orofasiyal ve epidermal gelişimde rol oynamaktadır. Meme epitel hücrelerine aktarıldığında hücre sayılarının azalmasına sebep olan IRF6’nın memede hücre bölünmesinin negatif bir regülatörü olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmada, meme epitel hücrelerinde, Notch yolağının IRF6 ifadesi üzerindeki etkileri ve IRF6’nın Notch işlevleri için aracı olup olmadığı incelenmiştir. Normal meme epitel hücresi MCF10A’da Notch aktivasyonu IRF6 ifadesini artırırken, meme kanseri hücre hattı MDA MB 231’de Notch inhibisyonu IRF6 ifadesini azaltmıştır. Notch aktivasyonu yapılan MCF10A hücrelerinde, IRF6 susturulduğunda Notch’a bağlı hücre bölünmesi ve transformasyonu azalmıştır. IRF6’nın susturulması Notch’a bağlı Np63 baskılanmasını etkilememiş ancak Notch’tan bağımsız olarak Np63 ifadesini azaltmıştır. Bunlara ek olarak, bazal karakterli MCF10A hücrelerinde IRF6’nın susturulması ve de luminal karakterli MCF7 hücrelerinde IRF6’nın ifade ettirilmesi, bazal ve luminal belirteçlerin ifadesinde değişikliğe yol açmıştır. Bu çalışma sonucunda, meme epitel hücrelerinde IRF6’nın Notch tarafından kontrol edildiği ve Notch’un hücre bölünmesini ve transformasyonu tetikleyici işlevlerinde aracı olarak çalıştığı gösterilmiştir. Ayrıca, Notch yolağı ile parallel olarak, IRF6’nın meme epitel hücrelerinin karakterinin belirlenmesinde önemli olabileceği gösterilmiştir. Notch-IRF6 arasındaki bu ilişkinin in vivo meme gelişimi ve tümör oluşumunda da önemli olup olmadığı bir sonraki aşamada cevaplanması gereken bir soru olarak karşımıza çıkmaktadır.Research Project Erişkin kök hücrelerinde doku yönelimi ve dış mekanik etkilere bağlı gelişen altyapısal değişikliklerin karakterizasyonu(TÜBİTAK - Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, 2015) Özçivici, Engin; Yalçın Özuysal, Özden; Meşe Özçivici, Gülistan; 03.01. Department of Bioengineering; 04.03. Department of Molecular Biology and Genetics; 03. Faculty of Engineering; 04. Faculty of Science; 01. Izmir Institute of TechnologyMekanik titreşim uygulanması hem kemik hücrelerinde mineralizasyonu arttırdığı hem de kemik iliğindeki kök hücrelerini kemik yönelimine soktuğu için kemik kütlesini arttırıcı bir etkiye sahiptir. Mekanik sinyaller ayrıca yağ dokusu oluşumunu kemik iliği ve diğer yağ depolarında engeller özelliklere sahiptir. Kemik ve yağ hücrelerinin ortak bir hücre tipinden geldikleri düşünülürse, mekanik titreşim sinyalleri kullanılarak kemik oluşumu arttırılırken eşzamanlı olarak yağ oluşumu azaltılabilir. Halihazırda kemik iliği kök hücrelerinin bu tip mekanik titreşim sinyallerine duyarlı olup olmadığı ve eğer duyarlıysa bu sinyallere nasıl adapte olduğu henüz net olarak bilinmemektedir. Burada fare kemik iliğinden alınan mezenkimal D1-ORL-UVA kök hücreleri atıl durumda, kemik yöneliminde ya da yağ yönelimindeyken günlük mekanik titreşimlere (0.15g, 90 Hz, 15dk/gün) 7 gün boyunca maruz bırakıldı ve bu titreşimlerin hücrelerde yarattığı hücresel, morfolojik ve moleküler değişimler araştırıldı. Atıl durumdaki kök hücrelerde mekanik sinyaller hücre üremesini, hücrelerin toplam aktin miktarını ve kalınlığını arttırdığı gözlendi. Kemik yönelimi sırasında da mekanik sinyaller toplam aktin miktarı, aktin kalınlığı ve hücrelerin membran pürüzlülüklerini arttırdılar. Yağ yönelimi sırasında ise uygulanan mekanik kuvvetlerin hücrelerin yağ biriktirmesinden kaynaklanan morfolojik ve altyapısal etkileri geri çevirdiği gözlendi. Mekanik titreşimlerin ayrıca tüm yönelimler için hücrelerarası iletişimi arttırdıkları gözlendi. Sonuçlar yüksek frekanslı ve düşük genlikli mekanik titreşimlerin mezenkimal kök hücrelerin yönelimlerini belirleyen faktörlere önemli etkilerde bulunduklarını düşündürmektedir. Klinik aşamaya ulaşabilirse bu sonuçlar ilaçtan bağımsız bir etkinin kemik erimesi ve obezite için kullanılabileceğini düşündürmektedir.Article Citation - WoS: 3Citation - Scopus: 6Improved Cell Segmentation Using Deep Learning in Label-Free Optical Microscopy Images(TÜBİTAK - Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, 2021) Ayanzadeh, Aydın; Yalçın Özuysal, Özden; Pesen Okvur, Devrim; Önal, Sevgi; Yalçın Özuysal, Özden; Ünay, Devrim; 04.03. Department of Molecular Biology and Genetics; 04. Faculty of Science; 01. Izmir Institute of TechnologyThe recently popular deep neural networks (DNNs) have a significant effect on the improvement of segmentation accuracy from various perspectives, including robustness and completeness in comparison to conventional methods. We determined that the naive U-Net has some lacks in specific perspectives and there is high potential for further enhancements on the model. Therefore, we employed some modifications in different folds of the U-Net to overcome this problem. Based on the probable opportunity for improvement, we develop a novel architecture by using an alternative feature extractor in the encoder of U-Net and replacing the plain blocks with residual blocks in the decoder. This alteration makes the model superconvergent yielding improved performance results on two challenging optical microscopy image series: a phase-contrast dataset of our own (MDA-MB-231) and a brightfield dataset from a well-known challenge (DSB2018). We utilized the U-Net with pretrained ResNet-18 as the encoder for the segmentation task. Hence, following the modifications, we redesign a novel skip-connection to reduce the semantic gap between the encoder and the decoder. The proposed skip-connection increases the accuracy of the model on both datasets. The proposed segmentation approach results in Jaccard Index values of 85.0% and 89.2% on the DSB2018 and MDA-MB-231 datasets, respectively. The results reveal that our method achieves competitive results compared to the state-of-the-art approaches and surpasses the performance of baseline approaches.