Geri Dön

Systematic identification and characterization of human candidate intronic rnas from short-read rna-seq data

Kısa okuma rna dizileme verilerinden insan intronik rna adaylarının sistematik tanımlanması ve karakterizasyonu

  1. Tez No: 1025427
  2. Yazar: DİLEK CANSU GÜRER ER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜNYAMİN AKGÜL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Dizi analizi-RNA, Kodlamayan RNA, RNA, RNA dizileme, Sequence analysis-RNA, Non-coding RNA, RNA, RNA sequencing
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsan genomundaki intronik bölgeler, standart RNA-seq analizlerinde sıklıkla gözden kaçan transkripsiyonel aktivite barındırmaktadır. Mevcut yaklaşımlar intron düzeyindeki sinyali seyreltmekte ve ölçeklenebilirliği sınırlamaktadır. Bu sorunu aşmak için referans temelli analiz ile k-mer tabanlı keşfi birleştiren MOCHI adlı Nextflow iş akışı geliştirilmiştir. MOCHI, 10 farklı kanser hücre hattından elde edilmiş, herkese açık, ribosomal RNA uzaklaştırması ve çoklu(A) kuyruğu yakalama uygulamaları yapılmış en az 3 tekrarlı veri setlerinde uygulanmıştır. Elde edilen adaylar FANTOM5 CAGE verisi, içinde bulundukları gen ile ifade korelasyonu ve genomik özelliklerin karakterizasyonu ile doğrulanmıştır. Adayların klinik verilerdeki tutarlılığı TCGA kohortlarında çapraz doğrulamalı Cox regresyonu ve iRNA yük skoru sağkalım analizleri ile değerlendirilmiştir. On kanser hücre hattında örnek başına 135 ile 2.682 arasında iRNA adayı tanımlanmıştır. Adaylar, uzunluk ve GC içeriği eşleştirilmiş intronik arka plan sekanslarına kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek CAGE sinyal örtüşmesi göstermiş; sinyallerin ağırlıklı olarak aday koordinatlarının yukarısında konumlandığı belirlenmiştir. iRNA adaylarının komşu ekzonların ifadesinden büyük ölçüde bağımsız olduğu, aynı zamanda hem içinde bulundukları intronlar hem de ana genin transkriptleri içinde 5' ucuna doğru bir yığılma gösterdiği saptanmıştır. TCGA kohortlarında tüm kanser tiplerinde prognozla ilişkili adaylar tanımlanmış; iRNA yükünün melanom hastalarında tümör evresi, tümör örneği, yaş, cinsiyet ve sekanslama derinliğinden bağımsız olarak genel sağkalım ile anlamlı düzeyde ilişkili olduğu gösterilmiştir. MOCHI, mevcut RNA-seq verilerinden intronik aday genlerin sistematik tespiti için ölçeklendirilebilir bir iş akışı sunmakta olup, bağımsız intronik transkripsiyon aktivitesinin söz konusu olabileceği herhangi bir biyolojik bağlamda uygulanabilmektedir.

Özet (Çeviri)

Human genome intronic regions often have transcriptional activity that is overlooked by standard short-read RNA-seq pipelines, which focus on annotated transcripts. Past studies used whole-intron quantification and manual browser inspections, methods that dilute signals and lack scalability. To tackle this issue, we created MOCHI, a Nextflow pipeline that combines reference-independent k-mer-based discovery with reference-guided interpretation to identify independent intronic RNA (iRNA) units from regular short-read RNA-seq data. MOCHI was applied to paired ribo-depleted and polyA-captured RNA-seq data from ten public cancer cell line datasets. Candidate validation was assessed using FANTOM5 CAGE data, host gene expression correlations, and genomic feature characterization. Clinical relevance was evaluated by quantifying candidate expression across matched TCGA cohorts, followed by cross-validated Cox regression and iRNA-burden risk-score survival analyses. Across ten cancer cell lines, 135 to 2,682 iRNA candidates were identified per sample. iRNA candidates showed significantly higher CAGE signal overlap than length- and GC-matched intronic background, with the signal predominantly upstream of candidate coordinates. They were found to be largely decoupled from host gene exon expression and showed 5'-proximal positional enrichment within both host introns and parent transcripts. In TCGA cohorts, prognostically associated candidates were identified across all cancer types. iRNA burden was significantly associated with overall survival in skin melanoma, independent of tumor stage, age, tumor sample, and sequencing depth. MOCHI provides a scalable framework for the systematic detection of candidate intronic transcriptional units from existing RNA-seq data and is applicable beyond cancer biology to any biological context in which independent intronic transcription may occur.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    242156

    Pro-inflamatuvar sitokin makrofaj migrasyonunu engelleyici faktör (MIF)'ün ilişkide olduğu proteinlerin tanımlanması ve bunların moleküler özelliklerinin belirlenmesi

    Identification and molecular characterization of binding partners for the pro-inflammatory cytokine macrophage migration inhibitory factor (MIF)

    SEVİL ÇAYLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Histoloji ve EmbriyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ANDREAS MEİNHARDT

    PROF. DR. RAMAZAN DEMİR

  2. Tez No

    115827

    Dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve ultrason kontrast ajanlı power doppler ultrasonografi ile meme lezyonlarında benign ve malign ayrımı

    Başlık çevirisi yok

    FAİK SUNGURLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    OnkolojiMarmara Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERKİN ARIBAL

  3. Tez No

    930786

    Revealing the semantic and spatial evolution of historical landscapes through the mixed-method approach: A case study of Alaca Höyük

    Tarihsel peyzajların anlamsal ve mekansal evriminin karma yöntem yaklaşımıyla ortaya konulması: Alaca Höyük örneği

    ARZU TÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Arkeolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT ARIKAN

    PROF. DR. SAM TURNER

  4. Tez No

    66398

    İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    <the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  5. Tez No

    926134

    İç mekan bitirme malzemelerinin üretim ve kullanım süreci çevresel etkileri doğrultusunda seçimine yönelik bir model önerisi

    A model proposal for the selection of interior finishing materials based on the environmental impacts of their production and use stages

    NİL KOKULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEN ACUN ÖZGÜNLER

Geri Dön