Geri Dön

Analysis of differentially expressed genes in breast cancer: BRCA1-induced gene expression profiles and meta-analysis gene signature

Meme kanserinde farklılaşmış ifade gösteren genlerin analizi: BRCA1 tarafından indüklenen gen ifade profilleri ve meta-analiz gen imzası

PDF İndir

  1. Tez No: 246744
  2. Yazar: BALA GÜR DEDEOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. IŞIK G. YULUĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoloji, Genetik, Biology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 282

Özet

Bu çalışmanın ilk bölümünün amacı normal-eşleştirilmiş primer meme tümörlerinde daha önceki BRCA1 tarafından indüklenen gen listesinden (OVCA1, OVCA2, ERBIN, RAD21, XRN2, RENT2, SMG1 ve MAC30) seçilen genlerin ifade profillerini bulmak ve bu seçilen aday genlerin gen ifade profillerinin BRCA1 ve çeşitli patolojik parametrelerle korelasyonunu araştırmaktır. Hedef genler arasında ERBIN, SMG1 ve RAD21 ifadelerinin BRCA1'in ifadesinin artmış veya azalmış olduğu hücrelerde BRCA1 ile yüksek derecede korelasyon gösterdiği bulundu. Bu korelasyon 32 normal-eşleştirilmiş primer meme tümörü örneğinde sekiz genin qRT-PCR ile ifade profilinin çıkartılmasıyla doğrulanmıştır. Bu genlerin aynı zamanda ER(-) ve ER(+) tümörlerle evre 1 ve evre 3 tümörleri ayırmayı sağladıkları bulunmuştur. Hedef genler ayrıca bağımsız mikrodizin veri setleri kullanılarak meme tümörü evresi, alt tipi ve hasta sağkalımı açısından öngörme güçlerini değerlendirmek üzere analiz edilmişlerdir. Bu veri setleri için ERBIN, SMG1 ve RAD21 öngörme açısından önemli bulunmuştur.Çalışmanın bu kısmının amacı meme tümörü dokularında hedef gen ifade miktarının hassas bir şekilde belirlenmesi için uygun referans genler (RG'ler) bulmaktı. Sık kullanılan 15 RG'nin ve iki bağımsız mikrodizin veri setinin analizi sonucunda seçilen üç aday genin ifade durumları 23 primer meme tümöründe ve eşleştirilmiş normal dokularında qRT-PCR kullanılarak belirlenmiştir. Ayrıca, 18S rRNA, ACTB, ve SDHA rRNA/mRNA oranını değerlendirmek üzere 13 meme tümörü çiftinden seçkisiz-prime edilmiş cDNA'lar kullanılarak test edildi. Tümörlerde normallerine göre önemli ölçüde düşük rRNA/mRNA oranına sahipti. Test edilen 18 endojen referans geni arasında normal-eşleştirilmiş tümör meme dokusu çiftlerinin analizinde qRT-PCR verilerinin normalizasyonu için en uygun referans genleri olarak ACTB ve SDHA seçildi.Çalışmanın üçüncü kısmının amacı örnek sınıfları arasında farklılaşmış ifadenin önemini değerlendirmek için tekrar örnekleme tabanlı bir meta-analiz stratejisi geliştirmekti. Meta-analiz için normal meme, invaziv duktal karsinom (IDC) ve invaziv lobuler karsinom (ILC) örnekleri içeren iki bağımsız mikrodizin veri seti kullanıldı. Tekrar örnekleme tabanlı meta-analiz hem ILC hem IDC alt tiplerini içeren meme tümörleri ve normal meme örneklerinin sınıflandırılması için yüksek düzeyde sabit bir gen seti tanımlanmasını sağlamıştır. Bu meta-gen listesinin bir alt setinin iyi belirlenmiş moleküler tümör alt tiplerini (örn., bazal ve luminal veya ER+/ER-) mevcut meme kanseri mikrodizin veri setlerinin sınıf öngörme analizine dayanılarak yüksek doğruluk derecesiyle ve hassasiyetle öngördüğü gösterilmiştir. Seçilen genlerin 10 bağımsız primer IDC örneği ve eşleştirilmiş tümör olmayan kontrollerinde gerçek zamanlı qRT-PCR ile test edilen gen ifadeleri meta-analiz sonuçlarını desteklemiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of the first part of this study was to find out the expression profiles of the genes, which were selected from the former BRCA1-induced gene list (OVCA1, OVCA2, ERBIN, RAD21, XRN2, RENT2, SMG1 and MAC30) in normal-matched primary breast tumors and to correlate the gene expression profiles of selected candidate genes with BRCA1 and various pathology parameters. Among the target genes, the expression of ERBIN, SMG1 and RAD21 were found to be highly correlated with that of BRCA1 both in BRCA1 up- and down-regulated cells and this result was validated with qRT-PCR expression profiling of the eight genes in 32 normal-matched primary breast tumor samples. These genes were found to be discriminative between ER(-) and ER(+) tumors as well as grade 1 and grade 3 tumors. Target genes were also analyzed in independent microarray datasets to assess their predictive power for breast tumor grade, subtype and patient survival. ERBIN, SMG1 and RAD21 were found to have predictive roles in these datasets.The aim of the second part of the study was to found appropriate reference genes (RGs) for accurate quantification of target gene expressions in breast tumor tissues. The expression patterns of fifteen widely-used endogenous RGs and three candidate genes that were selected through analysis of two independent microarray datasets were determined in 23 primary breast tumors and their matched normal tissues using qRT-PCR. Additionally, 18S rRNA, ACTB, and SDHA were tested using randomly primed cDNAs from 13 breast tumor pairs to assess the rRNA/mRNA ratio. The tumors exhibited significantly lower rRNA/mRNA ratio when compared to their normals. Among the eighteen tested endogenous reference genes, ACTB and SDHA were identified as the most suitable reference genes for the normalization of qRT-PCR data in the analysis of normal-matched tumor breast tissue pairs.The aim of the third part of this study was to develop a resampling-based meta-analysis strategy. Two independent microarray datasets that contain normal breast, invasive ductal carcinoma (IDC), and invasive lobular carcinoma (ILC) samples were used for the meta-analysis. The resampling-based meta-analysis has led to the identification of a highly stable set of genes for classification of normal breast samples and breast tumors encompassing both the ILC and IDC subtypes. A subset of this meta-gene list was shown to predict well-established molecular tumor subtypes, e.g., basal vs luminal or ER+/ER-, with high accuracy and sensitivity based on class prediction analysis of existing breast cancer microarray datasets. Expression of selected genes, tested on 10 independent primary IDC samples and matched non-tumor controls by real-time qRT-PCR, supported the meta-analysis results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    309358

    Genomic and proteomic analysis of chemoresistance in breast cancer cell lines: MCF-7 and MDA-MB-231

    Kemoresistant MCF-7 ve MDA-MB-231 hücre hatlarında proteomik ve genomik analizlerin yapılması

    TUĞBA MEHMETOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikSabancı Üniversitesi

    Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜVEYDA BAŞAĞA

  2. Tez No

    390149

    Meme kanserinde gen ekspresyon verilerinin mikrodizi analizi

    Analysis of microarray gene expression data in breast cancer

    SEMA ATIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyoistatistikUludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER ERCAN

  3. Tez No

    182055

    Revealing temporal and functional relations in breast cancer expression profile using biclustering-based analysis

    İki boyutlu kümelemeye dayalı analizle göğüs kanseri ifade davranışındaki işlevsel ve zamansal ilişkilerin açığa çıkarılması

    GÜNEŞ GÜNDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    BiyoistatistikKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KESKİN

    DOÇ. ATTİLA GÜRSOY

  4. Tez No

    470050

    Investigation of novel rnai and nanoparticle approaches for their anti-proliferative and drug-sensitizing effects in breast cancer

    Meme kanserinde özgün rnai ve nanopartikül yaklaşımlarının anti proliferatif ve ilaç-hassasiyetine yönelik etkilerinin incelenmesi

    ERMIRA JAHJA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Genetikİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI

  5. Tez No

    434207

    Identification of a novel experimental model to reveal mechanisms leading to epigenetic changes and subsequent activation of cancer testis genes in cancer

    Kanserde epigenetik değişimlere ve sonrasında kanser testis genlerinin aktivasyonuna sebep olan mekanizmaların ortaya çıkarılması için yeni deneysel modellerin tanımlanması

    BARIŞ KÜÇÜKKARADUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Genetikİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ OSMAY GÜRE

Geri Dön