Geri Dön

Kanserde biyobelirteç tespitine yönelik somatik ve germ-line tüm genom dizileme, transkriptom profilleme ve karşılaştırmalı biyoinformatik analizleri

Whole genome and transcriptome profilling for cancer biomarker detection via comparison of somatic versus germ/line variants and its bioinformatic analysis

  1. Tez No: 671763
  2. Yazar: İBRAHİM BOGA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ATIL BİŞGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Yeni nesil dizileme yöntemi, hassas ve güvenilir bir çalışma yöntemi olması sebebiyle artık rutin kullanımda yerini almakta ve kanserden nadir hastalıklara kadar bütün genetik temelli hastalıklarda değerini ortaya koymaktadır. Ancak hem elde edilen verinin büyüklüğü hem de maliyetleri düşürmek amacıyla yapılan çalışmalar özellikle kansere yönelik somatik çalışmalarda belirli gen bölgeleri ile sınırlıdır. Bu durum kanser gibi karmaşık hastalıkların patogenezinin aydınlatılmasını ve/veya yeni biyobelirteçlerin tespit edilmesini güçleştirmektedir. Tüm genom dizileme gibi kapsamlı bir çalışmadan dahi elde edilen veriler mevcut literatür bilgisinin yetersiz olmasından dolayı yeteri kadar iyi analiz edilememekte ve transkriptom dizileme gibi fonksiyonel testler ile destekleyici uygulamalara ihtiyac duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında da Çukurova Üniversitesi Adana Genetik Hastalıklar Tanı ve Tedavi Merkezi (ÇÜ AGENTEM) laboratuvar alt yapısı ile seçilen nadir kanser hastasına ait periferik kan örneğinden germ-line ve FFPE doku ile likit biyopsi materyallerinden somatik tüm genom dizileme ve transkriptom dizileme yapılarak bu verilerin biyoinformatik analizleri gerçekleştirilmiştir. Literatürde kansere yönelik hem germ-line hem de somatik materyallerin tüm genom dizileme ve transkriptom dizileme uygulamalarının birlikte yapıldığı bir çalışma bulunmamaktadır. Yapılan hem materyaller arası hem de tüm genom dizileme ile transkriptom dizileme çalışmalarının karşılaştırmalı biyoinformatik analizleri ile kansere yönelik yeni biyobelirteçlerin ve hastalık patogenezinde önemli rol oynayabilecek biyobelirteç(lerin) belirlenebilir olması hedeflenmiştir. Bu tez çalışması ile literatürde eksikliği hissedilen bu değerli bilgilerin paylaşılması ve böylece literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Next Generation Sequencing (NGS) technologies have constituted a turning point toward clinical routine genetic testing of both cancer and rare disease to deliver reliable and high sensitivity results. However, due to the challenges in management of extensive ease of analyse and cost most of NGS testing, somatic sequencing for cancers mostly limited to specific gene(s) or gene regions. Even though, this targeted approach is useful for routine testing, discovering new biomarkers to understand pathogenesis of cancer. The analysis of the entire genomic DNA sequence called as WGS provides the most comprehensive characterization; WGS still cannot be interpreted in clinical level of precision oncology without the transcriptome profiling yet due to the lack of literature and knowledge. In this thesis, we performed both germ-line and somatic WGS and transcriptome sequencing within the Cukurova University AGENTEM (Adana Genetic Diseases Diagnosis and Treatment Center) infrastructure of samples from peripheral blood, FFPE tissue and liquid biopsy in a rare cancer patient, then the comparative bioinformatic analysis. Through this study, we aimed to define an algorithm and implement the bioinformatic analysis via comparing the germ-line and somatic data including the liquid biopsy, FFPE tissue and peripheral blood samples to establish the practices in WGS and transcriptome sequencing data analysis for identifying new biomarker(s) and/or investigating the cancer pathogenesis. Moreover, since there is no such study in literature, this thesis also provides valuable information and workflow for further studies both national and international.

Benzer Tezler

  1. Kanser tümörlerinin erken tanı ve derecelendirmesinde kemometrik veri analiz yaklaşımına dayalı ATR-FTIR spektroskopi tekniklerinin analitik ve klinik yöntem olarak değerlendirilmesi

    Evaluation of ATR-FTIR spectroscopy techniques based on chemometric data analysis approach in early diagnosis and rating of cancer tumors as analytical and clinical methods

    GÖNÜL AKİN GEYİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyokimyaKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM YILMAZ

    DOÇ. DR. FATMA NUR ARSLAN

  2. Development of biosensor surfaces for liver cancer detection

    Karaciğer kanseri tespitine yönelik biyosensör yüzeylerinin geliştirilmesi

    MUHAMMET GYLYJOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM BÜLENT ÜSTÜNDAĞ

    DR. ÖZGÜR YILMAZ

  3. Kasa invaze olmayan mesane kanseri tanısı olanhastalarda, otomatik fluoresan akım sitometriyöntemi ile gerçekleştirilen idrar analizindesaptanabilen atipik hücre parametresinin klinikanlam ve etkinliğinin değerlendirilmesi:prospektif çalışma

    The clinical significance of atypic cell parameterdetected in urinalysis by automatic fluorescentflowcytometry in patients with NON-muscle-invasivebladder cancer: A prospective trial

    SERTAÇ SARAÇOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ÜrolojiMarmara Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYDAR KAMİL ÇAM

    DOÇ. DR. TARIK EMRE ŞENER

  4. PD-L1 proteinine yönelik görüntüleme ajanı geliştirilmesi ve sentezi

    Development and synthesis of moleculer imaging agent for protein PD-L1

    CEYDA KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK

    DR. ÖZGÜR YILMAZ

  5. 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

    İngilizce

    2021

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER YILMAZ