Geri Dön

Yumurtalık kanserinin ilerlemesinde rol oynayan gen ifade değişikliklerinin entegre diferansiyel gen ifade analizi ile incelenmesi

Investigation of gene expression changes playing a role in the progression of ovarian cancer by integrated differential gene expression analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 949304
  2. Yazar: BAHRİYE GÜR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ SÜNNETÇİ AKKOYUNLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Yumurtalık kanseri, gen ekspresyon, mikrodizin analizi, metabolik ağlar ve yollar, Ovarian cancer, gene expression, microarray analysis, metabolic networks and pathways
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıbbi Genetik ve Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Yumurtalık kanseri, diğer jinekolojik kanser türleri arasında en fazla ölüme sebep olanıdır. Hastalık başlangıçta asemptomatiktir ve bu nedenle hastalık, genellikle tam bir iyileşmenin neredeyse imkansız olduğu ileri evrelerde saptanmaktadır. Uzun yıllara dayanan araştırmalara rağmen, henüz yüksek teşhis duyarlılığına ve spesifisitesine sahip biyobelirteçler veya görüntüleme ile teşhis için başka etkili yöntemler bulunmamaktadır. Yumurtalık kanserinin patogenezi hala belirsizdir; etiyolojisinde hormonların, genetik ve çevresel faktörlerin etkisi gözlemlenmektedir. Bu tez çalışmasının amacı; yumurtalık kanserinde gen ifade farklılıklarının analiz edilmesi, ilgili genlerin ve yolakların yumurtalık kanserinin oluşumu ve/veya ilerlemesi üzerine etkisinin araştırılmasıdır. Çalışmamızda, veri bankalarından elde edilen evre I, II, III ve IV yumurtalık kanseri olan hastalara ait gen ekspresyon mikrodizin verileri analiz edildi, gen ifade farklılıkları belirlendi. Her evrede normal dokulara kıyasla farklı ifade edilen genlerin en fazla ilişkili olduğu moleküler yolaklar belirlendi gen ontoloji (GO) analizi yapıldı. Farklı ifade edilen genlerin protein-protein etkileşim analizi yapıldı ve en fazla bağlantıya sahip merkez genler belirlenerek; yolak analizleri ve GO analizleri gerçekleştirildi. Yöntem: GEO (Gene Expression Omnibus) veri tabanından 133 yumurtalık kanseri örneği ve 34 normal yumurtalık dokusu örneği çalışmaya dahil edildi. Tümörlü dokular ile normal dokular arasındaki diferansiyel eksprese olan genleri (DEG'leri) elde etmek için GeneSpring Software versiyon 14.9_gx_pa kullanıldı. DEG listeleri DAVID arayüzüne yüklenip, p-değeri <0.05 olarak kabul edilerek DEG'ler arasındaki moleküler yolaklar belirlendi ve gene ontoloji (GO) analizi yapıldı. Her Evrede DEG'ler arasındaki potansiyel ilişkiyi keşfetmek için, Cytoscape 8.3.2 yazılımında STRING uygulaması uygulandı ve protein-protein etkileşim bilgileri doğrultusunda en yüksek derecede bağlantıya sahip ilk 15 gen merkez gen olarak seçildi. Merkez genlerin potansiyel bilgilerini belirlemek için DAVID üzerinden GO ve KEGG yolak analizleri yapıldı. Bulgular: Kontrol grubu ile karşılaştırıldığında her evrede, ekspresyonu en çok artan ilk 5 gen; LAPTM4B, ENO1, ACTB, TMED2 ve CLDN3, ekspresyonu en çok azalan ilk 5 gen; CRISP2, SCN1A, DEFB124, PKHD1L1 ve TMEFF2 olarak belirlendi. Tanımlanan DEG'lerin yolak analizlerinde tüm evreler; hücre döngüsü ve hücresel yaşlanma ile anlamlı derecede ilişkili olarak bulundu. ACTB, AKT1, ALB, CTNNB1, EGFR, EP300, ESR1, FN1, GAPDH, HSPA4, IL6, JUN, MYC, PTEN, RPS27A, SRC, TNF, TP53 ve UBC merkez gen olarak belirlendi. Tanımlanan DEG'lerin ve merkez genlerin gen ontoloji fonksiyonel analizleri sonucunda; kanserde proteoglikanlar, DNA şablonlu transkripsiyonun pozitif regülasyonu, çekirdek ve protein bağlanması gibi terimler yumurtalık kanseri ile ilişkilendirildi. Sonuç: Analiz sonucunda merkez genlerden AKT1, ALB, EGFR, EP300, FN1, GAPDH, IL6, JUN, MYC, PTEN, SRC, TNF ve TP53'ün daha önceki çalışmalar doğrultusunda yumurtalık kanseri ile ilişkisi desteklenirken, ACTB, CTNNB1, ESR1, HSPA4, RPS27A ve UBC genlerinin ileride yapılacak çalışmalarla araştırılması gereken birer potansiyel biyobelirteç adayı olduğu belirlendi. Tanımlanan tüm veriler, yumurtalık kanserinin ilerlemesinde etkili olan moleküler mekanizmaların kavranmasını ve bu hastalar için potansiyel tedavi hedefleri sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Objective: Ovarian cancer causes the highest number of deaths of any gynecological cancer. The disease is initially asymptomatic; therefore, it is usually detected in advanced stages when a complete cure is almost impossible. Despite many years of research, there are still no biomarkers with appropriate diagnostic sensitivity and specificity or other effective diagnostic methods enabling screening. The pathogenesis of ovarian cancer is still unclear; the suspected etiology indicates the involvement of hormones and genetic and environmental factors. The study aims to analyze gene expression differences in ovarian cancer to investigate the effect of related genes and pathways on the formation and/or progression of ovarian cancer. In our study, gene expression microarray data of patients with stage I, II, III and IV ovarian cancer obtained from data banks were analyzed, and gene expression differences were determined. The molecular pathways in which the genes expressed differently were most related compared to normal tissues were resolved at each stage, and gene ontology (GO) analysis was performed. Protein-protein interaction analysis of the differently expressed genes was performed, and the central genes with the most connections were determined; pathway analyses and GO analyses were performed. Method: From GEO (Gene Expression Omnibus) database, 133 ovarian cancer samples and 15 normal ovarian tissue samples were included in the study. GeneSpring Software version 14.9_gx_pa was used to find differentially expressed genes (DEGs) between tumor tissues and normal tissues, and between tumor tissues at different stages. DEG lists were uploaded to the DAVID interface, and <0.05 was set as the p-value; afterwards, molecular pathways between DEGs were identified, and gene ontology (GO) analysis was performed. STRING application was used in Cytoscape 8.3.2 software to reveal the potential relationship between DEGs for each stage, and the first 15 genes with high linkage were selected as the central genes in line with protein-protein interaction data. In order to determine the potential of the central genes, GO and KEGG pathway analyses were also performed by DAVID. Results: The top 5 up-regulated genes compared to the control group were determined as follows: LAPTM4B, ENO1, ACTB, TMED2 and CLDN3. And the top 5 down-regulated genes compared to the control group were determined as follows: CRISP2, SCN1A, DEFB124, PKHD1L1 and TMEFF2. According to the pathway analyses of the identified DEGs; there was a significant correlation between all stages, cell cycle and cellular senescence. ACTB, AKT1, ALB, CTNNB1, EGFR, EP300, ESR1, FN1, GAPDH, HSPA4, IL6, JUN, MYC, PTEN, RPS27A, SRC, TNF, TP53 and UBC were determined as central genes. As a result of GO functional analysis of the identified DEGs and central genes; terms such as proteoglycans in cancer, positive regulation of transcription, DNA-templated nucleus, and protein binding were associated with ovarian cancers. Conclusions: As a result of the analysis, it was determined that while the correlation of AKT1, ALB, EGFR, EP300, FN1, GAPDH, IL6, JUN, MYC, PTEN, SRC, TNF and TP53 central genes with ovarian cancer was supported as it had been in previous studies, ACTB, CTNNB1, ESR1, HSPA4, RPS27A and UBC genes were determined to be potential biomarker candidates that should be examined in future studies. All the identified data can provide insight into the molecular mechanisms involved in the progression of ovarian cancer and potential treatment targets for patients with ovarian tumors.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    846007

    Investigation of the regulation of LKB1 and STING genes in gynecologic cancers

    Jinekolojik kanserlerde LKB1 ve STING genlerinin düzenlenmesinin araştırılması

    BAHRA NAJİ HAMA SALİH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN ÇAÇAN

  2. Tez No

    643132

    Meme kanseri tedavisinde 14-dena monoklonal antikorunun apoptotik etkisinin incelenmesi

    Investigation of the apoptotic effect of 14-dena monoclonal antibody in breast cancer treatment

    AYŞEGÜL TAŞKIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Histoloji ve EmbriyolojiEge Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLPERİ ÖKTEM

  3. Tez No

    491131

    The investigation of plant secondary metabolites effects on metabolism of eukoryatic models

    Bitki sekonder metabolitlerinin ökaryotik modellerde metabolizmaya etkisinin araştırılması

    ZEHRA TAVŞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyokimyaDokuz Eylül Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA AYAR KAYALI

  4. Tez No

    867050

    Assessment of the effects of melatonin on the funtional deficits induced by cellular stress in obese donor derived mesenchymal STEM cells

    Melatonin'in obez donor mezenkimal kök hücrelerinde hücresel strese bağlı olarak oluşan fonksiyon bozuklukları üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi

    ECE GİZEM POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİMA SUSANNA FAUSTINA AERTS KAYA

  5. Tez No

    760954

    Yumurtalık kanserinin apoptozisle ilişkisinin incelenmesi

    Investigation of the relationship of ovarian cancer and apoptozis

    DENİZ DURMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyolojiKırıkkale Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL OĞUZTÜZÜN

Geri Dön