Geri Dön

Automated sequence variant classification tool for DNA diagnostics

Genetik tanı için otomatik dizi değişkeni sınıflandırma aracı

  1. Tez No: 880288
  2. Yazar: RAMAZAN ARDA İNAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN TAYFUN ÖZÇELİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

DNA dizilemesindeki ilerlemeler, genom hakkındaki bilgilerimizi son yıllarda hızla geliştirdi. Bugün bu gelişmeler, hala çözümlenmeyi bekleyen binlerce genetik değişkeni (varyant) ortaya çıkarıyor. Bu değişkenler ile hastalıklar arasındaki ilişkileri tespit etmek, hastalıkların biy-olojisini daha iyi anlamamızı ve etkin tedavi yöntemleri geliştirmemizi sağlamaktadır. Bu amaçla American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) gibi klinik kuruluşlar, DNA değişkenlerini yorumlamak için standartlar ve kılavuzlar geliştirmiştir. Clinical Genomics Resource (ClinGen) ise bu kılavuzlara ekstra açıklamalar getirerek katkıda bulunmuştur. Ancak kılavuzların uygulanması oldukça zaman almakta ve klinik genetik alanında önemli ölçüde uzmanlık gerektirmektedir. Süreci otomatikleştirmek için geliştirilmiş bilgisayımsal araçlar, (i) sistemlerinin işleyişine yönelik detaylı anlatımlar sunmamakta, (ii) en son yayınlanan spesifikasyonları tam olarak takip edememekte ve (iii) uzmanlarca yapılan değişken sınıflamaları ile yüksek tutarlılık gösterememektedir. Bu çalışmada, BayesDel, ClinVar, Ensembl, gnomAD, PhyloP, RepeatMasker, SpliceAI ve UniProt gibi in silico tahmin araçları ve büyük veritabanları gibi kaynaklardan gelen bilgileri bir araya getirerek ACMG Standartları ve ClinGen spesifikasyonlarına dayalı olarak DNA değişkenlerini otomatik olarak yorumlayan ACMG tabanlı bir değişken sınıflandırma aracı (AAVC) sunulmaktadır. Bu araç, FDA onaylı değişken sınıflandırma veritabanıyla yüksek bir uyum (%99.67) göstermekte, Türk Varyomunda klinik olarak harekete geçilebilir genlerde iki yüzden fazla yeni değişkeni ortaya çıkarmakta ve ClinVar'da sınıflandırılamayan en az 57.000 değişkeni patojenik veya olası patojenik olarak yeniden sınıflandırabilmektedir. Bu çalışma, ACMG standartlarına göre DNA değişkenlerinin hızlı ve doğru bir şekilde yorumlanmasını sağlayan bir çerçeve sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Advancements in DNA sequencing rapidly improved our understanding of the genome in re-cent years. Today, these advances are revealing thousands of genetic variants that are still wait-ing to be deciphered. Establishing the association between genetic variation and diseases ena-bles us to better appreciate the biology of diseases and to develop effective therapeutical solu-tions. To this end, clinical organizations such as American College of Medical Genetics and Ge-nomics (ACMG) developed standards and guidelines to interpret sequence variants. Clinical Genomics Resource (ClinGen) provided further specifications to the guidelines to improve the interpretations. However, implementation of the guidelines takes considerable time and re-quires substantial expertise in clinical genetics. Available computational tools to automate the process (i) do not comprehensively describe how their frameworks function, (ii) fail to com-pletely follow the latest specifications and (iii) lack high consistency with variant classifications manually performed by experts. Here, this work presents automated ACMG-based variant clas-sifier (AAVC), which computationally interprets sequence variants based on the ACMG Guide-lines and the ClinGen Specifications by aggregating information from large public databases and in silico prediction tools including BayesDel, ClinVar, Ensembl, gnomAD, PhyloP, Re-peatMasker, SpliceAI and UniProt. The tool demonstrates a high concordance (99.67%) with FDA-approved variant classification database, reveals more than two hundred novel variants in clinically actionable genes in the Turkish Variome and reclassifies at least 57,000 inconclusive variants in ClinVar as pathogenic or likely pathogenic. The work provides a comprehensive framework to enable rapid and accurate interpretation of sequence variants by the ACMG Standards.

Benzer Tezler

  1. Meme ve/veya over kanseri öyküsü olan hastalarda ilişkili genlerin yeni nesil dizileme yöntemi ile incelenmesi

    Investigation of associated genes in patients with a history of breast and/or ovarian cancer by next generation sequencing

    CANBERK AKKAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Genetikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ ÖZEN

  2. Türkçe ağızların tanınmasında derin öğrenme tekniğinin kullanılması

    Identification of Turkish dialects using deep learning techniques

    GÜLTEKİN IŞIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN ARTUNER

  3. Prediction of the effects of single amino acid variations on protein functionality with structural and annotation centric modeling

    Tekil amino asit mutasyonlarının protein işlevleri üzerindeki etkisinin yapısal ve anotasyon odaklı yaklaşımla tahmini

    FATMA CANKARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ

    DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN

  4. Toplum ve hastane kaynaklı klebsiella pneumoniae suşlarında oxa-48 ve alt türevlerinin konvansiyonel ve moleküler yöntemlerle belirlenmesi

    Determining OXO-48 and its variants with conventional and molecular methods in klebsiella pneumoniae isolates originated from community and hospital

    ARZU UYANIK PARLAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MikrobiyolojiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜDÜCÜOĞLU

  5. HbF veya HbA2 anormalliği olan bireylerde Kruppel-like factor 1 ve Hemoglobin subunit delta genlerindeki mutasyonların genotip-fenotip ilişkisinin incelenmesi

    Investigation of the genotype-fenotype relationship between the mutations of Kruppel-like factor 1 and Hemoglobin subunit delta genes in patients with HbF or HbA2 abnormalities

    TANER KARAKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    GenetikÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZTÜRK ÖZDEMİR