Geri Dön

Splicing outlier prediction for diseasediagnostics

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 770994
  2. Yazar: MUHAMMED HASAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: DR. JULİEN GAGNEUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Technische Universität München
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Aberrantes Spleißen ist eine Hauptursache für genetisch bedingte Krankheiten. Die betroffenen Gewebe einer großen Anzahl genetischer Störungen, einschließlich kardialer und neurologischer Störungen, sind jedoch klinisch nicht zugänglich, was den experimentellen Nachweis von aberrantem Spleißen verhindert. Hier entwickle ich die ersten BenchmarkDatensätze und Algorithmen zur Vorhersage von gewebespezifischem aberrantem Spleißen auf der Basis von GTEx. Ich konzentriere mich auf die Aufgabe, seltene genetische Varianten zu priorisieren. Die Anwendung von MMSplice, einem hochmodernen Modell zur Vorhersage des prozentualen Einspleißens basierend auf der DNA-Sequenz, auf vorhandene Exon-Annotationen zeigt eine begrenzte Leistung für die Vorhersage von Ausreißern. Eine wesentliche Verbesserung wird erzielt, indem MMSplice mit einer auf GTEx generierten gewebespezifischen Spleißkarte (SpliceMap) I kombiniert wird. Darüber hinaus kann ein Modell, das Spleißmessungen von klinisch zugänglichen RNA-seq-Geweben weiter integriert, die Ausreißervorhersage verbessern. Das Benchmarking von SpliceMap mit dem Datensatz der seltenen Krankheit der Mitochondriopathie aus unabhängigen Experimenten zeigt eine Leistung mit einem durchschnittlichen Präzisionswert von 10%, d. H. Eine etwa 4-fache Verbesserung gegenüber MMSplice allein. Darüber hinaus bereichert SpliceMap mit MMSplice autismusassoziierte De-novo-Mutationen für Gehirngewebe. Insgesamt haben unser Ansatz und unsere Ergebnisse Auswirkungen auf die nicht-invasive genetische Diagnostik, auch bei Neugeborenen.

Özet (Çeviri)

Aberrant splicing is a major cause of genetic diseases. However, the affected tissues of a large set of genetic disorders, including cardiac and neurological disorders are not clinically accessible, preventing experimental detection of aberrant splicing. Here I develop the first benchmark datasets and algorithms for predicting tissue-specific aberrant splicing based on GTEx. I focus on the task of prioritizing rare genetic variants. Applying MMSplice, a state-of-the-art model predicting percent-spliced-in based on DNA sequence, to existing exon annotations shows limited performance for outlier prediction. A substantial improvement is obtained by combining MMSplice with a tissue-specific splicing map (SpliceMap) I generated based on GTEx. Moreover, a model that further integrates splicing measurements from clinically accessible RNA-seq tissues can improve the outlier prediction. Benchmarking of SpliceMap on mitochondriopathy rare disease dataset from independent experiments shows a performance of average precision score of 10%, i.e. about 4-fold improvement over MMSplice alone. Moreover, SpliceMap with MMSplice enriches autism-associated de novo mutations for brain tissues. Altogether, our approach and results have implications for non-invasive genetic diagnostics including in neonatal settings.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    835145

    A benchmark study for RNA-seq based splicing analysis tools: Detection of aberrant splicing events for rare diseases

    RNA-seq tabanlı uç birleştirme analizi araçları için bir performans çalışması: Nadir hastalıklar için anormal uç birleştirme olaylarının tespiti

    CANAN KOLAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyomühendislikGebze Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR

  2. Tez No

    78429

    Haberleşmede kullanılan optik fiber kablonun ek ve ölçüm metodları

    Splicing and measurement of optical fiber in telecommunications

    YILMAZ TOHUMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALKAN

  3. Tez No

    169487

    Elastan karışımlı ipliklerin bobinlenmesinde düğümleme işleminin optimizasyonu

    Splicing optimization of elastic core yarns in winding process

    BURAK BAYKALDI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CANKUT TAŞKIN

  4. Tez No

    640843

    Ccdc84'ün nükleer lokalizasyon sinyal dizisinin karakterizasyonu ve histon proteinleri H2A1A ve H2A1H ile etkileşimlerinin araştırılması

    Characterization of nuclear localization signal sequence of CCDC84 and investigation of its interactions with histone proteins h2a1a and H2A1H

    İHSAN NALKIRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Tıbbi BiyolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSAN KALAY

  5. Tez No

    652986

    Dynamic alternative splicing events in the dorsolateral prefrontal cortex during adolescence-young adulthood period and implications for schizophrenia

    Ergenlik-erken yetişkinlik döneminde dorsolateral prefrontal kortekste gerçekleşen dinamik alternatif gen kırpılma olayları ve şizofreni ile ilgili çıkarımlar

    KÜBRA ÇELİKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TIMOTHEA TOULOPOULOU

Geri Dön