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
- Tez No: 835145
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Nadir hastalıklar günümüzde dünya nüfusunun yaklaşık 2000'de birini etkilemekte ve 8000 farklı nadir hastalık bulunmaktadır. Global Genes'e göre, dünya çapında 400 milyon kişi nadir hastalık taşımaktadır. Nadir bir hastalığın teşhisi ve tedavisi zaman ve maliyet açısından oldukça zorlayıcıdır. Bu zorluklar, bu alandaki çalışmaları Yeni Nesil Dizileme (YND) yaklaşımına yönlendirmiştir. Alandaki yeni gelişmeler ile, RNA dizilemenin (RNASeq) genomik yaklaşımların tamamlayıcısı olarak kullanıldığı çalışmaların sayısı artmaktadır. Literatürde, patojenik varyantların anormal uç birleştirme olaylarına sebep olarak gen ifadesini etkilediği belirtilmiştir. Ayrıca, Mendeliyen hastalıklar ile ilişkili varyantların %15-30'unun anormal uç birleştirmeye neden olduğu belirtilmektedir. Bu bilgilere göre, RNA-seq verisi, gen ifadesi ve uç birleştirme analizleri aracılığıyla genetik anormalliklerin işlevsel etkisini gösterme potansiyeli sayesinde önemli bir yaklaşım olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, son zamanlarda geliştirilen ve RNA-seq verisine özgü aykırı uç birleştirme olaylarını tespit eden üç biyoinformatik araç (FRASER, dasper ve SCISSOR) kullanılarak bir ölçüt çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, Kistik Fibrozis (CF) hastalığına sahip insanların kan RNA-seq verilerini içeren halka açık bir veriseti kullanılmıştır. Örnekler, verisetindeki bazı CF hastalarının lumakaftor/ivakaftor tedavisine yanıt vermemesinin herhangi bir anormal uç birleştirme olayından kaynaklanıp kaynaklanmadığını ortaya çıkarmak için analiz edilmiştir. Sonuçta, TNFRSF18, CCL3, CD300A, RAB11FIP3, ABCB4, ELMO3 ve RAPGEF1 genlerinin transkriptom düzeyinde anormalliklere sahip olduğu ve ilaç tedavisinden önce ve sonra hasta örnekleri arasında farklılaştığı saptanmıştır. Ayrıca, bu genlerin sistik fibrozis transmembran iletkenlik düzenleyici (CFTR) proteini ile etkileşim gösterdiği görüldü. Yukarıda bahsedilen üç biyoinformatik araç kullanılarak anormal uç birleştirme analizleri gerçekleştirilmiş ve bu araçların performansları karşılaştırılmıştır. Yapılan ölçüt çalışması, FRASER aracının diğer araçlara göre daha iyi bir performans sergilediğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Rare diseases affect the general population in a ratio of 1/2000. Nearly 8000 distinct rare diseases exist today, and there are approximately 400 million patients worldwide suffering from rare diseases (Global Genes, 2021). Diagnosis and treatment of a rare disease are quite challenging in terms of time and cost since it involves differentiating a rare event from others. These challenges have led the research in this field to the Next Generation Sequencing (NGS) approach. Especially, RNA sequencing has recently emerged as a complementary approach to genomic approaches. It is known that pathogenic variants affect expression through aberrant splicing. Additionally, it is reported that 15-30% of the variants related to Mendelian diseases cause aberrant splicing. Therefore, RNA-Seq could serve as a key approach thanks to its ability to represent the functional effect of genetic abnormalities by reporting gene expression and splicing. In this study, a benchmark study was applied using recently developed RNA-seq specific tools to detect outlier splicing events - FRASER, dasper and SCISSOR. To this end, a publicly available RNA-Seq dataset was utilized, which was derived from the blood samples of people suffering Cystic Fibrosis (CF). Samples were analyzed to unveil whether the unresponsiveness of some CF patients to lumacaftor/ivacaftor treatment is caused by any abnormal splicing event. In result, TNFRSF18, CCL3, CD300A, RAB11FIP3, ABCB4, ELMO3 and RAPGEF1 genes were detected to have transcriptomic level abnormalities and be differentiated in the samples before and after drug treatment. Also, these genes have been shown to be interacting with cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) protein. The three tools mentioned above were used to identify abnormal splicing events, and their performances were compared through the methods of splice junction-based outlier detection and base coverage-based outlier detection. The benchmarking study showed that the FRASER tool outperformed to other tools.
Benzer Tezler
- Spatial cellular communication in pancreatic cancer microenvironments
Pankreatik kanser mikroçevrelerinde uzamsal hücresel iletişimler
GÜLBEN AVŞAR ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2023
BiyomühendislikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR PİR
- Alt sekans profil haritaları kullanılarak protein katlanması tanıma
Protein fold recognition using subsequence profile maps
RUŞEN HALEPMOLLASI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER SİNAN SARAÇ
- 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
- Müfredat tabanlı üniversite ders çizelgeleme problemi için bir sürü zekası yaklaşımı
A swarm intelligence approach to curriculum-based course timetabling problem
SAEİD AGAHİAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN
- A benchmark study of clustering based record linkage methods
Öbekleştirme temelli kayıt eşleştirme yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
KEREM UĞURLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN