Optimization of epigenome-wide CRISPR-CAS9 knockout screen analysis to prioritize cancer therapeutics
Kanser tedavilerine öncelik vermek için epigenom genelinde crispr-CAS9 tekniğinin analizinin optimizasyonu
- Tez No: 789431
- Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA BAĞCI ÖNDER, DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZAH SYED
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hücresel ve Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
CRISPR sistemi ile yapılan genomik çalışmalar kanser tedavilerinde kullanılmak üzere ilaçların geliştirilmesinin hızlanmasına yardım eden bir tekniktir. CRISPR-Cas9 tekniği kanser hücrenin hayatta kalmasında önemli olan genlerin bulunmasında ve bunlara yönelik tedavilerin uygulanmasında kullanılır. Nispeten yeni bir teknoloji olduğu için, bu teknoloji tarafından elde edilen verilerinin analiz edilmesi birkaç sorunu beraberinde getirir. EPIKOL, çok çeşitli epigenetik değiştiricileri hedefleyen, epigenom çapında bir CRISPR kütüphanesidir. Bu çalışmada iki farklı hücre hattında (Prostat ve üçlü negatif meme kanseri) beş EPIKOL verisi kullanıldı. CRISPR-Cas9 deneylerinin analizindeki zorluklar; kullanılan örneklerin kopya sayısının az olması, sgRNA'lerin etkinliği ve okuma sayılarının dağılımı deneyler arasında farklılık gösterebilir. Hedef dışı etkilerin ilaç geliştirme çabalarını yanıltabileceği düşünüldüğünde, genetik tarama verilerinin doğru biçimde yorumlanması özellikle önemlidir. Bu nedenle, farklı tarama kütüphane türlerini ve okuma sayılarını işleyebilen güçlü bir hesaplama algoritması gereklidir. Genom çapında CRISPR tarama analizi için çeşitli yaklaşımlar mevcuttur, ancak bunların tümü küçük ölçekli tarama kütüphanelerine uygun değildir. Küçük ölçekli kütüphanelerle yapılan deneylerin analizinde yanlış pozitiflerin yaygın olduğu görülmektedir. Amacımız, küçük ölçekli CRISPR kütüphanelerine uygun en iyi sonucu veren algoritmayı tanımlamaktır. EPIKOL verilerini kullanarak bu amaca ulaşmak için üç farklı algoritma kullandık ve sonuçlarını karşılaştırdık. Kullanılan algoritmalar: MAGeCK, CRISPRcleanR ve BAGEL2. Bu çalışma, normalizasyon yönteminin veya gen önem sıralanması için kullanılan yöntemin değiştirilmesinin, küçük ölçekli kütüphanelerde daha güvenilir gen listesinin bulunabileceğini göstermektedir. Analiz sonuçları, BAGEL2'nin diğer yöntemlere göre daha fazla sağ kalım için önemli genleri tanımladığını ve analizde kullanılan algoritmanın normalizasyon yönteminin değiştirilmesinin, daha az yanlış pozitif gen bulunan sonuç verebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Cancer target identification has been expanded by genome-wide, high-throughput CRISPR knockout screens. Using CRISPR-Cas9 knockdown screening, cancer cell survival genes are identified, and new targeted treatments are developed. Genome-scale knockout screens help with the discovery of essential genes that are needed for cancer cell growth. The examination of the screening data produced by this newly developed technology offers several difficulties. A variety of epigenetic modifiers are the focus of the epigenetic knockout library EPIKOL. Five EPIKOL screenings in two separate cell lines were employed in this study (Prostate and triple-negative breast cancer). Variations in sample size, sgRNA knockout efficiency, and the distribution of read counts make it difficult to interpret findings from CRISPR-Cas9 knockout screen data. Since off-target effects can cause drug development to progress in the wrong direction, it is particularly crucial to comprehend what the results of a genetic screen indicate. Therefore, a promising computational algorithm capable of handling various screening library types and read counts is required. There are multiple methods for genome-wide CRISPR screen analysis; however, not all of them are suitable for small-scale screening libraries. False positives appear to be widespread in small-scale library screen analysis. Our objective is to create the most efficient method for screening small-scale CRISPR libraries. To achieve this objective using EPIKOL data, we compared the outcomes of three distinct methods. The implemented algorithms are MAGeCK, CRISPRcleanR, and BAGEL2. This study illustrates that altering the method of normalization or differential expression analysis can enhance the number of hit genes in small-scale libraries. According to the results of the analysis, BAGEL2 discovers more hit genes than other approaches.
Benzer Tezler
- Gebelik yaşına göre düşük doğum ağırlığı (SGA) çocuklarda metilasyon değişikliklerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
AYŞE TEKİN
- Optimization of hazelnut roasting process by using response surface methodology
Fındık kavurma işleminin yüzey tepki yöntemi kullanılarak optimizasyonu
SENA SAKLAR
Doktora
İngilizce
1999
Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT UNGAN
- Optimization of virtual paths in ATM networks using a parallel annealed genetic algorithm
ATM ağlarında sanal yolların paralel tavlamalı genetik algoritması kullanılarak eniyilemesi
AHMET MURAT EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ERSOY
YRD. DOÇ. DR. CAN ÖZTURAN
- Isı pompası destekli mekanik açıcılı bir kurutucu ile yün kurutmasının optimizasyonu
Optimization of wool drying in a dryer with mechanical opener with the aid of compression heat pump
ZUHAL OKTAY
Doktora
Türkçe
1999
Makine MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT KAMÇICI
- Eti Gümüş A.Ş.'de sınır tenör optimizasyonu
Optimization of cut off grade for the Eti Silver Company
TAHİR ERTAN GÜLLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Maden Mühendisliği ve MadencilikDumlupınar ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKTAY EDİZ
DOÇ. DR. ADNAN KONUK