Geri Dön

Predicting a functional score for mutations in rare diseases based on their structural impact

Nadir hastalık mutasyonları için yapısal etkiye göre işlevsel skor tahmin edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 689294
  2. Yazar: UMUT GERLEVİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyofizik, Biyoistatistik, Genetik, Biophysics, Biostatistics, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu çalışmanın temel amacı, yanlış anlamlı varyantların işlevsel etkisi için tahmin performansını iyileştirmekti. Varyant etki tahmini, varyantların hastalık ve/veya bazı zararlı özelliklerle ilişkilerini bularak, analiz edilen genomlardan veya ekzomlardan alakasız varyantları filtrelemek için varyant önceliklendirmesinde çok önemlidir. Bununla birlikte, varyant etkisinin tahmini, özellikle protein dizisi, yapısı ve dinamikleri üzerindeki etkileri genellikle az olduğundan, yanlış anlamlı varyantlar için zordur. Bu nedenle, böyle bir tahmin görevi, nadir görülen hastalıklar ve kanserler gibi genetik bir hastalığı olan hastaların tanı ve tedavisi ve bu hastalıkların moleküler mekanizmalarının anlaşılması açısından önemlidir. Bu çalışmada, geliştirilmiş performansa sahip bir tahmin edici oluşturmak için iki bilinen yaklaşım entegre edildi: referans ve mutant protein yapıları arasındaki her özellik türünün karşılaştırılması ve anizotropik ağ modelleri olarak adlandırılan gerçekçi yaklaşımlardan çıkarılan protein dinamiğine dayalı özellikler. Ayrıca, bu çalışmada oluşturulan elastik ağ sınıflandırıcı Rmut, onun geliştirilmesine ilham kaynağı olan iki araçtan, yani Rhapsody ve Missense3D'den daha iyi performans gösterdi. Bu tahmin edici araç Rmut bilim camiasına kullanıcı dostu ve kolay erişilebilir bir R paketi olarak GitHub'da (https://github.com/ugerlevik/Rmut) sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study was to develop a tool that would improve the prediction performance for the functional impact of missense variants. Variant impact prediction is crucial in variant prioritization to filter out the irrelevant variants from analyzed genomes or exomes by finding the relationships of variants with disease and/or some damaging properties. However, variant effect prediction is a difficult problem for missense variants, especially, since their effect is usually small on the protein sequence, structure, and dynamics. Therefore, this prediction task is important to diagnose and treat the patients suffering from a genetic disease such as rare diseases and cancers, and to understand the molecular mechanisms of these diseases. In this study, two former approaches were integrated to build a predictor with improved performance: comparison of each type of feature between wild-type and mutant protein structures, and protein dynamics-based features extracted from realistic approaches called anisotropic network models. Furthermore, the elastic net classifier built in this study, Rmut, outperformed the two tools that inspired it, namely Rhapsody and Missense3D. Rmut is available on GitHub (https://github.com/ugerlevik/Rmut) to make this predictor available to the scientific community as a user-friendly and easily accessible R package.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    676815

    Variant pathogenicity prediction tool based on protein-protein interactions and the effects of variants on 3-dimensional protein structure:a model for monogenic autoinflammatory disorders

    Protein protein etkileşimlerini ve varyantların 3 boyutlu protein yapısındaki etkilerini esas alan varyant patojenite tahmini

    ABDULLAH ALPER BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Biyoistatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDA TAHİR TURANLI

  2. Tez No

    794257

    Tüm genom dizileme yönteminin genetik hastalıkların tanısına katkısı

    Contribution of whole genome sequencing method to diagnosis of genetic diseases

    İSMAİL MUSAB GÜLAÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE YEŞİL SAYIN

    PROF. DR. SEHER BAŞARAN

  3. Tez No

    540638

    Functional enrichment methodology for analyzing omic data to study aetiology of rare diseases

    Nadir hastalıkların etiyolojisini incelemek için omik verileri analiz etmede fonksiyonel zenginleştirme metodolojisi

    CEREN SAYGI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESRİN ÖZÖREN

    PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

  4. Tez No

    879718

    Molecular and functional investigation of disease-associated cytoskeletal proteins protrudin and MYO1H

    Hastalık ilişkili sitoskeletal proteinler protrudin ve MYO1H'nin moleküler ve fonksiyonel araştırılması

    ECE SELÇUK ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU KARABAY KORKMAZ

  5. Tez No

    667994

    Identifying functionally important missense mutations in cancer by dynamics-based analysis and predicting pathogenicity/disease category of missense mutations

    Kanserde fonksiyonel öneme sahip yanlış anlam mutasyonların dinamik tabanlı analizle belirlenmesi ve yanlış anlam mutasyonların patojenite/hastalık kategorisinin tahmin edilmesi

    JAN FEHMİ SAYILGAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyofizikKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖNEN

Geri Dön