Years
2016
Categories
Authors
ARTICLES
Original Article
Turkish Title : Nörodejeneratif Hastalıklar Üzerine Odaklanan Hastalık Modellemeleri İçin Yeni Sınırlar Olarak Hasta-Kaynaklı Kök Hücreleri
Kuldip S. Sidhu
JNBS, 2016, 3(2), p:48-52
Alzheimer’s disease (AD) is a neurodegenerative disorder and represents the most common form of dementia, affecting over 46.9 million people worldwide. AD is characterized by the progressive loss of specific neurons in the brain, which leads to gradual loss of bodily functions, long term memory loss and eventually death. The pathology of AD remains elusive due to the lack of appropriate animal and/or in vitro models, which recapitulate the human AD. The induced pluripotent stem (iPS) cells derived from patient's somatic cells and thus patient-specific and disease-specific iPS cells offer great potential in regenerative medicine, in drug discovery and modelling disease processes in vitro. Here we report the first generation of feeder-free iPS cells from Alzheimer's patients with an early onset of disease using a polycistronic lentiviral vector containing four pluripotent genes, Oct4, Sox2, Klf4 and cMyc. These iPS cells are pluripotent as demonstrated by both the in vitro and in vivo assays i.e. stem cell surface markers, gene expressions and teratomas formation after injecting these cells into the SCID mice. These iPS cells from patients that are predisposed to Alzheimer's disease have been analyzed by using the microarray chip and the computation of data is assisting in developing the in vitro models for this disease and for future regenerative medicine. Genome-wide microarray analysis revealed that AD-iPS cells are similar to control iPS cells and hESC lines; however, eight candidate genes differentially expressed between familial iPS cells and sporadic iPS cells. Some Alzheimer’s specific genes and pathways were overrepresented in these cells hence in vitro disease modelling possible.
Alzheimer Hastalığı(AH) nörodejeneratif bir bozukluktur ve dünya çapında 46.9 milyonun üzerinde insanı etkileyen demans hastalığının en yaygın şeklini temsil eder. Alzheimer Hastalığı(AD), beyindeki spesifik nöronların artan kaybı sonucu uzun süreli hafıza kaybı ile başlayan, vücut fonksiyonlarının yavaş ve sürekli olarak yitirildiği, ve en sonunda ölüm ile neticelenen ciddi bir hastalıktır. Alzheimer Hastalığı’nın patolojisi, Alzheimer Hastalığı’nı yeniden özetleyen uygun hayvan ve/ya da deney ortamındaki modellerin eksikliği nedeniyle tarif edilmesi zor bir hastalık olarak kalmıştır. Hastanın somatik hücrelerinden edinilen uyarılmış
pluripotent kök hücreleri(iPS) ve dolayısıyla hasta-özgü ve hastalık-özgü iPS hücreleri rejeneratif tıpta, ilaç keşfetmede ve deney ortamında hastalık modellemede büyük bir potansiyel arz eder. Bu çalışmada, 4 pluripotent geni olan Oct4, Sox2, Klf4 ve cMyc’i içeren polycistronic lentiviral vektörü kullanan erken hastalık başlangıcı olan Alzheimer hastalarından besleyici eksik İPS hücrelerinin ilk jenerasyonunu raporladık. Bu İPS hücrelerinin SCID farelerine enjekte edilmesinden sonra kök hücresi yüzey yapıcıları, gen ifadeleri ve teratoma formasyonu gibi hem deney ortamlarında hem yaşayan organizma denemelerinde gösterildiği gibi İPS hücreleri pluripotenttir. Alzheimer hastalığına yatkınlığı olan hastalardaki bu İPS hücreleri mikroçipler kullanılarak analiz edilmiştir ve data ölçümü bu hastalık ve gelecek rejeneratif tıp için deney ortamındaki modellerin gelişimine yardımcı olacaktır. Genom-kapsamlı mikroçip analizi ortaya çıkarmıştır ki; Alzheimer hastalığıİPS hücreleri İPS hücrelerinin ve hESC yollarının kontrolüne benzerdir. Ancak, 8 aday gen ailevi ve sporadik hücreler arasında farklılar ortaya koymuştur. Bazı Alzheimer’a özgü genler ve yolları, bu hücrelerde ve bunun sonucu olarak deney ortamında hastalık modellemede fazla temsil edilmiştir.
Original Article
Immune-Behavioral Changes After Pregestational Psychological Stress
Turkish Title : Projestasyonel Psikolojik Stres Sonrası Bağışıklığa Dayalı Davranışsal Değişiklikler
Meriem Haloui
JNBS, 2016, 3(2), p:53-58
Gestational stress has been extensively studied in order to clarify its effects on behavioral and neurodevelopmental in both mother and offspring. Our study was deflected to investigate the pregestational psychological stress, the relationship between parameters of the immune system and the neurobehavioral changes (spatial memory).
The stress was applied in female albino wistar rats, were submitted to chronic restraint stress for 1h/day for 4 days a week during 5 weeks before gestation. The behavior of rats and offspring was assessed in the Morris water maze test and the immune system by measuring the plasma concentration of IgG, which are the only immunoglobulin able to cross the placenta. Our results showed a change in the concentration of IgG, immune system cells and disturbance of spatial memory (Morris water maze).
Gestasyonel stres, hem annedeki hem de anne karnındaki bebekteki davranışsal ve nörogelişimsel etkileri açıklamak için kapsamlı bir şekilde çalışılmaktadır. Bu çalışma, projestasyonel psikolojik stres ve bağışıklık sistemi parametreleri ve nörodavranışsal değişimler(uzamsal hafıza) arasındaki ilişkiyi incelemek için oluşturulmuştur. Stres, hamilikten önce 5 hafta boyunca haftada 4 gün birer saat olmak üzere kronik kısıtlayıcı strese maruz bırakılan dişi albino wistar sıçanlarında denenmiştir. Sıçanların ve yavruların davranışları, Morris su labirenti testiyle ve plasentayı geçebilen tek immunoglobulin olan IgGnin plazma konsantrasyonunu ölçen bağışıklık sistemiyle değerlendirilmiştir. Çalışmamızın sonuçları IgG’nin konsantrasyonunda, bağışıklık sistemi hücrelerinde ve uzamsal hafıza bozulmasında(Morris su labirenti) bir değişiklik göstermiştir.
Original Article
Comparison of Wavelet Families for Mental Task Classification
Turkish Title : Zihinsel Görev Sınıflandırma İçin Dalgacık Dönüşümü Fonksiyonlarının Karşılaştırması
Caglar Uyulan,Turker Tekin Erguzel
JNBS, 2016, 3(2), p:59-64
Wavelet theory is a widely used feature extraction method for raw electroencephalogram (EEG) signal processing. The nature of the EEG signal is non-stationary, therefore applying wavelet transform on EEG signals is a valuable process for extraction promising features. On the other hand, determining the proper wavelet family is a challenging step to get the best fitted features for high classification accuracy. In this paper, therefore, we focused on a comparative study of different Discrete Wavelet Transform (DWT) methods to find the most convenient wavelet function of wavelet families for a non-stationary EEG signal analysis to be used to classify mental tasks. For the classification process, four different mental tasks were selected to and we grouped each with another one to set dual tasked sets including all possible combinations. Feature extraction steps are performed using wavelet functions haar, coiflets (order 1), biorthogonal (order 6.8), reverse biorthogonal (order 6.8), daubechies (order 2) and, daubechies (order 4). Later, a specific feature reduction formula is applied to the extracted feature vector. Generated feature vector is then split into train and test data before the classification. Artificial neural network was used for classification of the extracted feature sets. From the result of the repeated analysis for each DWT methods, Coiflets performed relatively better compared to other wavelet families.
Dalgacık dönüşümü, ham EEG (elektroensefalografi) verilerinden öznitelik çıkartma yöntemi olarak yaygın şekilde kullanılmaktadır. EEG sinyalleri doğası gereği durağan değildir, dolayısıyla dalgacık dönüşümü, sınıflandırma performansına katkıda bulunacak özniteliklerin çıkartılması sürecinde oldukça etkili bir yöntemdir. Diğer taraftan, uygun dalgacık fonksiyonunun seçimi de en iyi sınıflandırma performansını elde edebilmek için önem arz etmektedir. Bu sebepten dolayı, bu çalışmada, ayrık dalgacık dönüşümü yöntemlerinin karşılaştırılması üzerinde durarak, zihinsel görevlerin sınıflandırılmasına ilişkin en iyi sınıflandırma performansını gösteren dalgacık fonksiyonunu bulmayı amaçladık. Sınıflandırma süreci için dört farklı zihinsel görev seçildi ve her birinin, diğerleri ile ikili-üçlü kombinasyonları ve tüm durumlara ilişkin karşılaştırılmalı sonuçları elde edildi. Öznitelik çıkartma aşamalarında sırasıyla, haar, coiflets (seviye 1), biortogonal (seviye 6.8), ters biortogonal (seviye 6.8), daubechies (seviye 2) ve daubechies (seviye 4) kullanılmıştır. Sonrasında, elde edilen öznitelik kümesine, öznitelik indirgeme formülü uygulanmış ve elde edilen öznitelik vektörü, eğitim ve test veri kümesi olarak sınıflandırma öncesinde ayrılmıştır. Çıkartılan öznitelik kümeleri, yapay sinir ağı ile sınıflandırılmıştır. Ayrık dalgacık dönüşümü fonksiyonlarından coiflets’in, diğer fonksiyonlara göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir
| ISSN (Print) | 2149-1909 |
| ISSN (Online) | 2148-4325 |
2020 Ağustos ayından itibaren yalnızca İngilizce yayın kabul edilmektedir.