Geri Dön

KCNQ1 gen mutasyonlarının sınıflandırılmasına yönelik dokuz insiliko aracının tahmin doğruluğunun değerlendirilmesi

Assessment of predictive accuracy of nine in silico tools for the classification of KCNQ1 mutations

  1. Tez No: 876886
  2. Yazar: ALI AZIMZADE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu araştırma, KCNQ1 genindeki mutasyonların sınıflandırılmasını inceleyerek dokuz farklı in siliko aracının tahmin doğruluğunu değerlendirmektedir. KCNQ1 geni Potasyum Voltaj-Kapılı Kanal Alt Aile Q Üyesi 1 proteinini kodlar. KCNQ1 ile ilişkilendirilen hastalıklar arasında Long Qt Sendromu 1 ve Jervell ve Lange-Nielsen Sendromu 1 bulunur. Araştırmada KCNQ1 geninde bulunan“patojenik”ve“iyi huylu”olarak belirtilen genetik varyantlar NCBI ClinVar veritabanından alınan referans numaraları, amino asit değişim bilgileri ve UniProt'tan elde edilen dizi bilgisi kullanılarak detaylı bir şekilde incelenmiş ve SIFT, SNPs&GO, PhD-SNP, PROVEAN, POLYPHEN2 HUMDIV, POLYPHEN-2 HUMVAR, PANTHER Message, I-MUTANT.2 ve MetaSNP programları kullanılarak patojenite değerlendirmesi yapılmıştır. Elde edilen veriler ClinVar verileri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve tahmin doğruluğu parametreleri hesaplanmıştır. Sonuç olarak KCNQ1 genin varyantların in siliko analiz yöntemlerinden SIFT yönteminin doğruluk oranı 94% , SNPs&GO da 96%, PhD-SNP 88%, PROVEAN 94%, POLYPHEN-2 HUMDIV 97%, POLYPHEN-2 HUMVAR 93%, I-MUTANT.2 86%, Meta-SNP ise 91% doğruluk oranına sahipdir. PANTHER %97 duyarlılık, %80 özgüllük, %97 doğruluk ve %86 MCC oranıyla en güvenilir ve en iyi algoritmaya sahip programdır. Dengesiz veri seti sebebiyle performans metrikleri içinden seçilen MCC değerlerine göre, birinci olarak PANTHER ve ayrıca PolyPhen-2 HumDiv araçları KCNQ1 gen varyantlarının sınıflandırmasında en iyi performansı gösteren in siliko araçlar olarak tespit edilmiştir. Bu bilgi, gelecekte daha etkili araçların geliştirilmesine ve klinik uygulamalara entegrasyonuna yol açabilir. Bu çalışma aynı zamanda genetik danışmanlık ve hastalık yönetimi süreçlerini iyileştirmeye yönelik stratejilerin belirlenmesine katkıda bulunabilir.

Özet (Çeviri)

This research evaluates the prediction accuracy of nine different in silico tools by examining the classification of mutations in the KCNQ1 gene. The KCNQ1 gene encodes the Potassium Voltage-Gated Channel Subfamily Q Member 1 protein. Diseases associated with KCNQ1 include Long Qt Syndrome 1 and Jervell and Lange-Nielsen Syndrome 1. In this study, the genetic variants in the KCNQ1 gene, which are specified as“pathogenic”and“benign”, were examined in detail using reference numbers from the NCBI ClinVar database, amino acid substitution information and sequence information obtained from UniProt, and SIFT, SNPs&GO, PhD-SNP, PROVEAN, POLYPHEN-2 HUMDIV, POLYPHEN-2 HUMVAR, PANTHER Message, I-MUTANT.2 and MetaSNP programs were used for pathogenicity assessment. The data obtained were analyzed in comparison with ClinVar data and prediction accuracy parameters were calculated. As a result, among in silico analysis methods of KCNQ1 gene variants, SIFT method has 94% accuracy rate, SNPs&GO has 96%, PhD-SNP has 88%, PROVEAN has 94%, POLYPHEN-2 HUMDIV has 97%, POLYPHEN-2 HUMVAR has 93%, I-MUTANT.2 has 86%, Meta-SNP has 91% accuracy rate. PANTHER is the most reliable program and has the best algorithm with 97% sensitivity, 80% specificity, 97% accuracy and 86% MCC. According to the MCC values selected from the performance metrics due to the unbalanced data set, PANTHER and also PolyPhen-2 HumDiv tools were found to be the best performing in silico tools for the classification of KCNQ1 gene variants. This knowledge could lead to the development of more effective tools in the future and their integration into clinical applications. This study may also contribute to the identification of strategies to improve genetic counseling and disease management processes.

Benzer Tezler

  1. Nonsendromik konjenital işitme kayıplarıyla ilişkili gen mutasyonlarının DNA mikroarray tekniği ile incelenmesi

    The analysis of gene mutations associated with non-syndromic congenital hearing loss by DNA microarray techni̇que

    TURGUT ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kulak Burun ve BoğazSelçuk Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR ÇOLPAN

  2. KCNQ1 geni CRISPR/CAS9 sistemi ile düzenlenmiş insan uyarılmış pluripotent kök hücre kaynaklı kardiyomiyositlerin karakterizasyonu

    Characterization of crispr/CAS9 edited kcnq1 gene variants in human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes

    TUĞCE TORUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Genetikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ÇAĞAVİ

  3. Kalıtsal aritmojenik hastalıklarla ilişkili yeni genlerin, gen haritalama, pozisyonel klonlama, ve aday gen tarama yöntemleri ile tanımlanması

    Identification of new genes involved in hereditary arrhythmogenic diseases by gene mapping, positional cloning and candidate gene screening

    ECE SELEN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEHER BAŞARAN

  4. Çeşitli kalıtsal kardiyak aritmi formlarında etkin olan genler ve bu genlerdeki mutasyonların saptanması

    Molecular analysis of inherited forms of cardiac arrhythmia

    ECE SELEN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Tıbbi Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMNUNE YÜKSEL APAK

  5. İnfertil erkek hastalarada iyon kanal ekspresyonlarının etkilerinin araştırılması

    Study of the effect of ion chanel experisions on male infertilite patients

    SERKAN ÇARKÇI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ÜrolojiFırat Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN ORHAN