Güven, Emine2021-12-012021-12-0120202458-75752458-7575https://doi.org/10.35193/bseufbd. 600693https://app.trdizin.gov.tr/makale/TkRFek1ESTJOZz09https://hdl.handle.net/20.500.12684/9741Ampirik yaşam veri setleri genellikle yaşlanma için en uygun matematiksel modelle incelenir. Bu çalışmada, dikkatimizi tomurcuklanan maya bakterisi S. cerevisiae ömrüne ve bu bakterilerin en uygun yaşlanma modelininbelirlenmesine verdik. Model seçiminin maya bakterisi ömür veri kümelerindeki etkisini ve iki parametreli Weibull (WE) ve Log-logistic (LL) yaşlanma modellerinin uyum sonuçlarını araştırdık. Bu modellerin her ikisi de yaşlanmaaraştırmalarında yaygın olarak incelenmekte ve uygulanmaktadır. Bir sağkalım fonksiyonu olarak, zamanla artan ve sonra azalan mortalite oranlarına karşılık gelen benzer bir eğilim gösterirler. Şu ana kadar yapılan çalışmalar genellikleAkdeniz meyve sinekleri, meyve sinekleri, ev sinekleri, un böcekleri ve insanlarin ömür verisi üzerinde bu modellerle çalışmalar yapılmıştır. Önceki araştırmalardan farklı olarak, dikkatimizi sonuçların ve kalibrasyonların ampirik ömürveri örnekleri üzerindeki etkisine odakladik. Beklendiği gibi her iki model de birbirlerinin yerine kullanılabilir. Bununla birlikte, WE modelinin maya ömür verilerine R2= 0.86 ile LL modelinden önemli ölçüde daha iyi fit olduğunugördük. Bu bulgu, tipik olarak hayatta kalma modelleri uygulandığından maya yaşlanma çalışmasında özellikle önemlidir ve bu nedenle hangi modelin maya verilerine daha uygun olduğunu öngörebilir. Bu makalede,karşılaştırmalarla geliştirilen bu yaklaşımın potansiyeli, labaratuvar BY4741 ve BY4742 değişime uğramamışreferans suşlarının maya replikatif ömür veri setlerinin model karşılaştırması ile gösterilmiştir. Çalışmamız, deneysel ömürlerinmodel uyum sonuçlarının yorumlanmasının model seçimini dikkate alması ve sonuçlanan varyasyonu göz önünde bulundurulması gerektiğini vurgulamaktadırEmpirical lifespan datasets are often studied with the best-fitted mathematical model for aging. In this study, we focus our attention to the budding yeast S. cerevisiae lifespan and the determination of the best-fitted model of aging. We investigate the influence of model selection in yeast lifespan datasets and the fitting outcomes of the two-parameter Weibull (WE) and Log-logistic (LL) models of aging. Both of these models are commonly studied and implemented in aging research. They show similar tendency as a survival function that they correspond to mortality rates that increase, and then decrease, with time. Studies so far has been usually done with medflies, Drosophila, house flies, flour beetles, and humans with these models. Different than previous research, we focus our attention on the influence of fitting results and calibrations on empirical lifespan data samples. As expected both of the models could be used as a substitute of each other. However, we also find WE model fits the yeast lifespan data significantly better than LL model with an R2 = 0.86. This finding is especially important in yeast aging study because of typically survival models are applied and therefore one can see which model fits the yeast data better. In this article, comparisons are done and developed and the potential of the approach is demonstrated with a model comparison of yeast replicative lifespan datasets of the laboratory BY4741 and BY4742 wildtype reference strains. Our study highlights that interpreting model fitting results of experimental lifespans should take model selection and resulted variation into accounen10.35193/bseufbd. 600693info:eu-repo/semantics/openAccess[No Keywords]Article7100. Yıl Özel Sayı123132