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
Yazar: ALI AZIMZADE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA  ARSLAN
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı / Biyoenformatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology

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.

Abstract:
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.