Geri Dön

Exom veri setinden hastalığa özgü varyant veri tabanı oluşturulması

Building a disease-specific variant database from exome datasets

  1. Tez No: 577696
  2. Yazar: YAVUZ ADABALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE NURTEN AKARSU, DR. ÖĞR. ÜYESİ İDİL YET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

İnsan Genom Projesi ile insan referans genom dizisinin oluşturulması ardından ileri nesil dizileme teknolojileri ile katlanarak artan sayıda bireyin genomik dizileri ortaya çıkarılmaya devam etmiştir. Böylece, insanlar arasında genomik dizide milyonlarca farklılığın (varyantın) olduğunu görülmüştür. Bu genetik varyantların bir kısmının genetik hastalıklara sebep olduğu bilinmektedir; ancak bir dizileme analizinde ortaya çıkan pek çok varyanttan hangisinin hastalıkla ilişkili olduğunu saptamak zordur. Bu tezin amacı, genetik hastalık şüphesi olan kişilerden ekzom dizilemesi yapılarak elde edilen genetik varyant verilerinin Türk populasyonuna özgü verileri içeren bir varyant veri tabanı oluşturmakta kullanılması ve karşılaştırmalı varyant analizi için bir platform sağlanmasıdır. Bu amaçla, veri tabanı yönetim sistemi olarak MS-SQL; uygulama arka yüz teknolojisi olarak ASP .NET MVC; nesne ile ilişkisel haritalama/eşleme aracı olarak Entity Framework; ön yüz teknolojisi olarak ise HTML5, CSS teknolojileriyle Bootstrap, Javascript ve Jquery kütüphaneleri kullanılmıştır. Kurulan sistem, Ion Reporter yazılımı aracılığıyla anote edilen tabuler dosya formatlarını (.tsv, .csv gibi) kullanan genişletilebilir bir veri tabanıdır. Veri tabanında çeşitli varyant özelliklerine göre sorgu yapılabilmektedir. Ayrıca, veri tabanındaki hastaya özgü varyantlar, hastalık tipine ve kalıtım modeline göre 3 farklı modda, kurumsal ve uluslararası varyant veri tabanlarındaki varyant sıklıklarına ve varyantların pozisyonu/etkisine göre karşılaştırmalı varyant filtrelenebilmektedir. Sonuçta, oluşturulan veri tabanı hastalıkla ilişkili olabilecek genetik varyantların Türk toplumuna özgü veriler kullanılarak hızlı ve etkin analizini sağlamakta ve büyük genetik verilerin analizini kolaylaştırmaktadır.

Özet (Çeviri)

After the completion of human reference genome sequence with the Human Genome Project, an increasing nıumber of individuals have been sequenced with next-generation sequencing technologies. This has shown that millions of genetic differences, called genetic variants, exist between individuals. Some of these genetic variants are known to cause genetic disorders. However, it is difficult to pinpoint a disease-causing variant among the many variants present in an individual. The aim of this thesis is to collect genetic variant data from individuals with suspected genetic disorders to establish a variant database with specific variants for Turkish population and providing an analysis platform allowing comparative analysis of individual data. For this purpose, MS-SQL as the database mangement system; ASP .NET MVC in the back-end; Entity Framework as object-relational mapping tool; HTML5 and CSS technologies and Bootstrap, Javascript ve Jquery libraries in the front-end were used. The built system establishes an expandable database by incorporating tabular file formats such as .tsv, .csv which are annotated by the Ion Reporter software. The database allows searching options with respect to several variant properties. In addition, variants for an individual in the database can be compared the other variants and filtered by 3 modes of disease type and inheritance pattern, frequency of variants in in-house and international variant databases and the effect or position of variants. In conclusion, the established database provides a quick and effective analysis of genetic variants that can be related to disease by using Turkish population specific data and facilitates the analysis of big genetic data.

Benzer Tezler

  1. Spondiloepi (meta) fizyel displazi ön tanılı hastalardaki genetik değişimin araştırılması

    Investigation of genetic mutation in patients with pre-diagnosed spondyloepi(meta)physeal dysplasia

    HAMİDE BETÜL GERİK ÇELEBİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    GenetikCelal Bayar Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ SIRRI ÇAM

  2. Shwachman-diamond sendromuna neden olan genetik etyolojinin belirlenmesi

    Determination of the genetic etiology causing shwachman-diamond syndrome

    SÜMEYRA OĞUZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    GenetikHacettepe Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NURTEN AKARSU

  3. Kawasaki hastalığının epidemiyolojik karakteristiği, sorumlu genlerin tüm ekzom ve genom dizileme yöntemleriyle tespit edilmesi

    Epidemiological Characteristics of Kawasaki Disease, Determination of Responsible Genes by Whole Exome Sequencing Methods

    YUSUF ZİYA VARLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM ÖZTARHAN

  4. Ağır kombine immün yetmezlikli hastalarda, hastalığa neden olan genetik defektlerin yeni nesil dizileme yöntemiyle araştırılması

    Investigation of causitive genetic defects with next generation sequencing in severe combined immunodeficiency patients

    BARAN ERMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Tıbbi BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Pediatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEYZİ İLHAN TEZCAN

  5. Investigation of the effect of ATP13A2 (PARK9) frameshift mutation on the protein function

    ATP13A2 (PARK9) çerçeve kayması mutasyonunun protein fonksiyonuna etkisinin incelenmesi

    KORAY KIRIMTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU KARABAY KORKMAZ