Μεθοδολογίες Βιοπληροφορικής Ανάλυσης και Διαχείρισης Λαθών σε Ανοσογενετικά Δεδομένα Αλληλούχησης Νέας Γενιάς με Εφαρμογή στη Χρόνια Λεμφοκυτταρική Λευχαιμία
Creators: name: Πανοπούλου, Χρυσή Θεοχάρη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Αλληλούχηση Νέας Γενιάς
Τ κυτταρικός υποδοχέας
Διόρθωση λαθών
Next Generation Sequencing
T cell receptor
Error correction

description: Αντικείμενο της εργασίας είναι η διόρθωση λαθών σε ανοσογενετικά δεδομένα της αλυσίδας β του Τ κυτταρικού υποδοχέα που προκύπτουν από μεθόδους Αλληλούχησης Νέας Γενιάς, με στόχο: α) τη μείωση της τεχνητής ποικιλομορφίας που εισάγεται από τα λάθη και επομένως την καλύτερη εκτίμηση της πραγματικής ποικιλομορφίας του υποδοχέα, β) την εξαγωγή γνώσης για τη διόρθωση λαθών που μπορεί αργότερα να εφαρμοστεί και σε πιο απαιτητικές περιπτώσεις (όπως στα Β λεμφοκύτταρα, όπου τα λάθη πρέπει να διαχωριστούν από τις μεταλλάξεις).Κάθε T λεμφοκύτταρο φέρει στην επιφάνειά του έναν υποδοχέα, εξειδικευμένο για ένα συγκεκριμένο αντιγόνο. Η περιοχή κάθε αλυσίδας του υποδοχέα που είναι κυρίως υπεύθυνη για τη σύνδεση με το αντιγόνο λέγεται CDR3 και αποτελείται από τμήματα των V, D και J γονιδίων. Οι διαφορετικοί συνδυασμοί των V, D και J γονιδίων καθώς και η προσθήκη νουκλεοτιδίων Ν στις συμβολές των αναδιατασσόμενων γονιδίων δημιουργούν τη μεγάλη ποικιλομορφία που παρουσιάζει ο υποδοχέας. Το σύνολο των αλληλουχιών που προκύπτει από την αλληλούχηση περιέχει και λανθασμένα τοποθετημένα νουκλεοτίδια κατά την ενίσχυση του δείγματος με τη διαδικασία της αλυσιδωτής αντίδρασης πολυμεράσης και λανθασμένα αναγνωσμένα νουκλεοτίδια κατά την αλληλούχηση. Τα λάθη αυτά εισάγουν τεχνητή ποικιλομορφία στο ρεπερτόριο του Τ κυτταρικού υποδοχέα. Στην εργασία μελετώνται μέθοδοι διόρθωσης των λαθών ώστε να εξαχθούν οι πραγματικές αναδιατάξεις του υποδοχέα. Τέτοιες μεθοδολογίες μπορούν να ενσωματώνουν εκ των προτέρων γνώση (π.χ. γνώση των γονιδίων αναφοράς) ή/και να στηρίζονται σε στατιστικές μεθόδους. Όσον αφορά την πρώτη περίπτωση, αναπτύσσονται μεθοδολογίες που βασίζουν τη διόρθωση στη σύγκριση με τα αναγνωρισμένα V και J γονίδια αναφοράς και αφορούν διορθώσεις στις περιοχές V και J του CDR3. Προτείνεται επίσης και μία μέθοδος διόρθωσης των ορίων των περιοχών Ν1 και Ν2. Από τις υπάρχουσες στη βιβλιογραφία μεθοδολογίες, μελετάται η μέθοδος διόρθωσης λαθών MiTCR. Οι αλγόριθμοι υλοποιήθηκαν στην υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού Python. Οι αλγόριθμοι του MiTCR ήταν διαθέσιμοι σε Jana και τροποποιήθηκαν κατάλληλα ώστε να εξάγουμε τα επιθυμητά αποτελέσματα. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν στην εργασία παραχωρήθηκαν από το INEB (Δρ. Σταματόπουλος).
description: The purpose of this work is to study error correction for Next Generation Sequencing immunogenetic data of T cell receptor chain β. The importance of error correction in T cells is two-fold: a) to help reduce the artificial diversity introduced by error and thus better estimate the actual diversity of the receptor, b) to gain insight for the error correction that can later be applied in other more challenging cases (like in B cells, where error has to be also distanced from mutation). Each T lymphocyte bears on its surface a receptor, specific for a particular antigen. The region of each receptor chain primarily responsible for binding to the antigen is CDR3, consisting of V, D and J gene segments. The many possible different combinations of V, D and J genes and the addition of N nucleotides at the genes junctions create the receptor’s great diversity. Sequences obtained by sequencing T cell receptor immunogenetic data contain wrongly positioned nucleotides during amplification of the sample by polymerase chain reaction and erroneously recognized nucleotides during sequencing. These errors introduce artificial diversity to the repertoire of T cell receptor. In this thesis we investigate error correction methodologies in order to extract the real diversity of the receptor. Such methods can incorporate prior biological knowledge (e.g. knowledge of reference genes) and/or can depend on statistical or machine learning methods. Related to the former, correction is based on comparison with the recognized V and J reference genes and concerns V and J regions of CDR3. A method of correcting the boundaries of regions N1 and N2 is also suggested. With respect to more statistically oriented methods, from the existing in literature methodologies, we study MiTCR error correction algorithm. The algorithms implemented in high-level Python programming language. The MiTCR algorithm was available in Java and was accordingly modified to get access to the necessary information. The data for this work were provided by INAB (Dr Stamatopoulos).