Geri Dön

Cbioportal aracı kullanarak ferroptoz direnci ve hassasiyeti ile ilişkili genlerin araştırılması

Investigation of genes associated with ferroptosis resistance and sensitivity using the cbioportal tool

  1. Tez No: 904188
  2. Yazar: MEHMET GÖKHAN ERTUĞRUL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEREM MERT ŞENSES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Tıbbi Biyoloji, Biology, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Kanser, dünyanın her ülkesinde önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. Türkiye'deki kanser insidansı dünya insidansının üzerinde seyretmektedir. Kanserin tipinden bağımsız olarak tüm kanser türleri kontrolsüz çoğalma ve apoptozdan kaçma fenotipi ile karakterizedir. Ferroptoz ise yakın zamanda tanımlanmış, hücresel homeostasisin korunması ve oksidatif stresin neden olduğu zararların engellenmesinde rol oynayan; apoptoz, otofaji ve nekrozdan farklı, programlı bir hücre ölüm şeklidir. Çalışmada, cBioPortal veri tabanıyla farklı kanser türlerine ait fonksiyonel genomik verileri analiz ederek ferroptozla ilişkili olabilecek genleri araştırdık. Araştırmamızda cBioPortal veri tabanı ve web aracının kullanıcılara sunduğu, mutasyon profilleme, gen ifadesi seviyelerini belirleme, hayatta kalım analizleri yapma, gibi özelliklerini kullanarak kanser veri setlerinde çok boyutlu keşifler yapmayı hedefledik. Yaptığımız çalışmada NUDCD1 geniyle koeksprese olan EIF3E, DCAF13 genlerinin benzer mutasyon profillerine ve benzer mRNA ekspresyonlarına sahip olduğu görülmüştür. DCAF13 geninin hepatoselüler karsinomada, EIF3E geninin hepatoselüler karsinomada ve akciğer adenokarsinomada ferroptoz metabolizmasıyla ilgili olarak daha önce çalışılmamış olmaması, EIF3E geninin DCAF13 ile benzer kromozom bölgesinde bulunması bu genlere dikkat çekmektedir. Üç gende görülen mutasyonlar hastalardaki prognozu kötüleştirmektedir. PVT1 geninin MYC geniyle birlikte yüksek düzeyde amplifike olduğunu ve benzer oncoprint ifadesine sahip olduğunu gördük. Meme kanserinde, her iki gen bakımından gen ifadesi değişen grupta prognoz %28,3 oranında olumsuz etkilenmektedir. LIFR ve LCN2 mutasyonlarının; yumurtalık seröz kistadenokarsinoma, özofagus karsinom, mide adenokarsinomu, adrenokortikal karsinom, hepatoselüler karsinom ve berrak hücreli renal karsinom hastalıklarının prognozuyla ilişkili olduğu sonucuna ulaştık. Elde edilen bulgular, yeni tedavi stratejilerinin geliştirilmesi için temel oluşturabilir. Ferroptoza neden olan genlerin hedeflenmesi, kanser tedavisinde umut verici olabilir.

Özet (Çeviri)

Cancer is a leading cause of death worldwide, with higher incidence rates in Turkey than the global average. All cancer types characterized uncontrolled proliferation and escape from apoptosis. Ferroptosis, a newly identified form of programmed cell death distinct from apoptosis, autophagy, and necrosis, helps maintain cellular homeostasis and prevent oxidative stress damage. In this study, we used the cBioPortal database to analyze functional genomic data across various cancer types, investigating genes potentially linked to ferroptosis. Our aim was to explore cancer data sets multidimensionally using features like mutation profiling, gene expression analysis, and survival analysis provided by the cBioPortal tool. In our study, we observed that EIF3E and DCAF13 genes, which are coexpressed with NUDCD1 gene, have similar mutation profiles and similar mRNA expressions. The fact that the DCAF13 gene has not been studied in hepatocellular carcinoma, and EIF3E has not been explored in hepatocellular carcinoma or lung adenocarcinoma in relation to ferroptosis metabolism. Both genes are located in similar chromosome regions, drawing attention to them. Mutations in these genes worsen patient prognosis. We found PVT1 and MYC genes are highly amplified and show similar oncoprint expression. In breast cancer, altered expression of both genes worsens prognosis by 28.3%. LIFR and LCN2 mutations are linked to poor prognosis in ovarian serous cystadenocarcinoma, esophageal carcinoma, gastric adenocarcinoma, adrenocortical carcinoma, hepatocellular carcinoma, and clear cell renal carcinoma. These findings may guide new therapeutic strategies, with targeting ferroptosis-inducing genes as a promising approach for cancer treatment.

Benzer Tezler

  1. Meme kanseri ile ilişkili DVL3 ve LRP5genlerindeki SNP'lerin in siliko araçlar kullanılarak değerlendirilmesi

    Evaluation of SNPs in DVL3 and LRP5 genes associated with breast cancer using in silico tools

    FATMA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikSelçuk Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESMA ERYILMAZ DOĞAN

  2. İnsan PUF60'ın biyoinformatik araçların kullanımıyla ileri analizi

    Further analysis of human PUF60 via bioinformatic tools

    İREM BRENNAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyolojiEge Üniversitesi

    Sağlık Biyoinformatiği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET KOSOVA

  3. Improvements on Pathwaymapper: A collaborative pathway curation tool

    Ortaklaşa yolak kürasyon aracı Pathwaymapper'a iyileştirmeler

    LEONARD DERVISHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR DOĞRUSÖZ

  4. Software tools for analysis of cancer genomics data in the context of pathways

    Kanser genomik bilgisinin yolaklar dahilinde analizini sağlayan yazılım araçları

    İSTEMİ RAHMAN BAHÇECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR DOĞRUSÖZ

  5. Cancer driver subnetwork identification by network dismantling methods

    Ağ sökme yöntemlerini kullanarak kanser sürücüsü alt ağ tanımlama

    FATMA ÜLKEM KASAPOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyoistatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ