Rna based biomarkers for prediction of the endometrial window of implantation
Endometriyal implantasyon penceresinin RNA temelli biyobelirteçler ile tahmin edilmesi
- Tez No: 657673
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAY GÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biyoteknoloji, Tıbbi Biyoloji, Biology, Biotechnology, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Günümüzde başarısız hamileliğin en yaygın kaynağı, erken gebelik kaybıdır, başarılı gebeliklerin yalnızca %30 canlı doğum ile sonuçlanır. Başarılı bir hamileliğin gerçekleşmesi, embriyonun endometriyum'a başarılı implantasyonuna dayalıdır. Başarılı bir implantasyon gerçekleşmesi için üç temel unsura ihtiyacı vardır; implantasyona hazır sağlıklı bir embriyo, implantasyonun gerçekleşeceği reseptif bir endometriyum ve bu ikisi arasında sağlıklı karşılıklı etkileşim hali. Başarısız implantasyonların üçte ikisinin endometriyal kaynaklı olduğu düşünülmektedir. Bu, birçok araştırmacının endometriyal reseptivite mekanizmalarını araştırmalarına ve dolayısıyla endometriyal kökenli başarılı implantasyon tahmini gerçekleştirmeye itmiştir. Bu konu üzerinde birçok araştırma yayınlanmasına karşın, endometriyal biyobelireçleri hakkında hala standardize bir fikir birliği bulunmamaktadır. Ek olarak, bu araştırmaların sonuçlarının neredeyse hiçbiri, klinik uygulamalarda yerlerini bulamıyorlar. Bu gerçek, yardımcı üreme teknikleri (ART) uygulayan kliniklerdeki, embriyo implantasyon başarısının %10 civarında olmasıyla daha da belirginleşmekte. Bu araştırmadaki amacımız, kliniklere uygulanması mevcut kitlere nazaran daha kolay ve hızlı uygulanabilir, implantasyon penceresinin tahminde kullanılabilecek yeni metodolojiler ve biyobelirteçler tespit etmektir. Bu amaca ulaşmak için birkaç farklı yol denedik. Bunlardan birincisi, sağlıklı kadınların kan serumlarından, endometriyal siklus sırasında değişim gösteren miRNA tespit etmekti. Biyoenformatik analizimiz, 10 adet miRNA'nın bu doğrultuda kullanılabilineceğini gösterdi. Devamında yapılan kPZR ve RNA-Sekanslama deneyleri, bu 10 miRNA arasından, doğrulanabilir olanları tespit etmemizi sağladı. Ek olarak, endometriyal reseptivite tahmini yapılabilecek yeni miRNA'ların tespit edilmesini sağladı. İkincil olarak in silico yöntemler kullanarak, temel üç endometriyal fazın tahmininde kullanılabilecek yeni genlerin tespiti ve validasyonuydu. İsmi NERS-17 olan bu yeni gen listesi, uygun görüldüğü ve in vitro validasyonu tamamlandığı takdirde, şu anda kliniklerde kullanılan alternatiflerinden daha ucuz olacak ama tahmin gücünden bir şey eksilmeyecektir. Ileride gerçekleşecek RNA-Sekanslama deneyleri, dünya çapındaki ART klinkiernde kullanılmak üzere, hem sağlıklı kontrollerde hem in vitro fertilizasyon (IVF) tedavisi gören infertil kadınlarda, tespit edilen yeni biyobelirteçlerimizin gücünü daha iyi anlamamızı sağlayacaktır. Son olarak, bu bulguların üzerinde durarak daha önce dikkat edilmeyen ve kadınlarda implantasyon başarısın belirleyen mekanizmalar daha iyi anlaşılabilir.
Özet (Çeviri)
Early reproductive failure is the most common issue related to successful pregnancies, as around 30% of all conceptions reach live birth. The path to a successful pregnancy is reliant on the successful implantation of the embryo to the endometrium. This event requires three major components; a viable embryo ready for implantation, a receptive endometrium in which the implantation will occur, and healthy crosstalk between the embryo and receptive endometrium. It is estimated that two out of all three implantation failures are related to endometrial origin. This has led many researchers to attempt to elucidate the mechanism behind endometrial receptivity and generate a prediction of successful implantation of endometrial origin. Although there have been plenty of articles on this subject, there is still no consensus regarding standard endometrial receptivity biomarkers. Additionally, most of these articles' findings cannot find their way into clinics. This is highlighted by the fact that the success rate of embryo implantation in ART applied in clinics is only around 10%. This study aimed to identify novel methods and biomarkers to predict the endometrium's receptivity, which could be applied in clinics easier and faster than the current kits in the market. We took several different approaches to achieve this aim. The first was to identify and validate particular miRNAs that showed a change in expression levels of the different days of the endometrial cycle in a healthy women's serum. Our bioinformatical analysis has yielded ten miRNAs that show statistical differences in the human endometrium and being expressed in the serum. Downstream RNA-Seq and qPCR experiments have validated specific miRNAs previously predicted and identified novel miRNAs used for this purpose. The second was using in silico methods, identifying novel genes present in the endometrium that can predict the optimal point of receptivity. If considered and validated in vitro, this novel gene-list will be a cheaper but still as powerful alternative to the current endometrial test kit used in clinics today. Further validation RNA-Seq experiments on healthy and infertile females will elucidate our novel biomarkers' strength, designed to be used in ART clinics worldwide. Furthermore, upon building on these findings, it is possible to uncover previously overlooked mechanisms leading to women's implantation success.
Benzer Tezler
- Using gene expression profiles of cancer patients with image-based deep learning approach to develop methods for classification and prediction of cancer while revealing critical genes
Kanser hastalarının gen ifade verileri kullanılarak kanserde kritik genlerin tanımlanması, kanser sınıflandırılması ve tahmini için görüntü-tabanlı derin öprenme yaklaşımı
BÜŞRA NUR DARENDELİ KİRAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER YILMAZ
- Patient-derived tumor organoids for prediction of drug response
İlaç yanıtının tahmini için hasta kaynaklı tümör organoidleri
EMİNE BERNA BIÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE ESRA ERDAL BAĞRIYANIK
- Prediction of circRNA-disease associations using deep learning models
Dairesel RNA-hastalık ilişkilerinin derin öğrenme metodlarıyla tahmini
HACER TURGUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL BOZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BESTE TURANLI
- Sistemik lupus eritematozus hastalarında sitokinlerin gen anlatımı ve miRNA'lar arasındaki ilişkinin araştırılması
Investigation of relationship between cytokines gene expression and miRNA in systemic lupus erythematosus patients
FARİNAZ JAFARİ GHODS
Doktora
Türkçe
2014
Genetikİstanbul ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZLI ARDA
PROF. DR. AYŞEGÜL TOPAL SARIKAYA
- Novel statistical approaches in survival analysis of RNA-sequencing data
RNA-dizileme verilerinin sağkalım analizlerinde yeni istatistikselyaklaşımlar
AHU CEPHE
Doktora
İngilizce
2024
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ