Leigh sendromu ile ilişkili bazı genlerdeki yanlış anlamlı SNP'lerin biyoinformatik araçlar kullanılarak analizi
Analysis of missense SNPs in some genes associated with leigh syndrome using bioinformatics tools
Yazar: ALEYNA ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. MUHSİN KONUK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK KARASAKAL
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı / Biyoteknoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Leigh sendromu, nadir rastlanan bir nörodejeneratif bozukluktur. Araştırmalar sonucunda, SURF1 ve NDUFV1 genlerinde meydana gelen tek nükleotid polimorfizmleri, Leigh sendromu ile ilişkilendirilmiştir. Bu tezin amacı, Leigh sendromu ile ilişkili SURF1 ve NDUFV1 genlerindeki zararlı yanlış anlamlı tek nükleotid polimorfizmlerin (SNP) yapılan in silico analizler sonucunda elde edilen veriler ile deneysel çalışmalar ve farklı araştırmalar için literatüre katkı sağlayacaktır.
Bu çalışmanın amacı, leigh sendromu ile ilişkilendirilmiş olan SURF1 ve NDUFV1 genlerindeki yanlış anlamlı tek nükleotid polimorfizmlerin (SNP) biyoinformatik araçlar kullanılarak incelenmesidir. Çalışmada, zararlı SNP'lerin veri eldesi kısmında NCBI dbSNP ve UniProtkb çevrimiçi yazılım araçları kullanılmıştır. Çalışmanın devamında, SNP'lerin tahmini için PredictProtein, SNPs&GO, SIFT, Meta-SNP, PANTHER, PolyPhen-2, PhD-SNP yazılım araçlarından faydalanılırken, zararlı SNP'lerin protein stabilizasyonu üzerine etkisini incelemek için I-Mutant2.0 ve MUpro yazılım araçları kullanılmıştır. Gen-gen etkileşimlerini belirlemek için GeneMANIA ve protein-protein etkileşimlerini incelemek amacıyla STRING yazılım aracı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, SURF1 genindeki 6 amino asit değişiminin (G124E, Y274D, Y117S, R118W, R137W ve G159W), NDUFV1 genindeki  12 amino asit değişiminin (E214K, R88G, R88C, R224C, R386C, E408K, G87S, G146V, R88H, G306C, G321S ve E246K)  tüm programlar açısından ortak zararlı olduğu bilgisine ulaşılmıştır.
İn silico analizler, hızlı ve düşük maliyetli olması açısından avantajlıdır. Yapılan bu in silico tez çalışmasının gelecekte yapılacak olan klinik çalışmalara referans olabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Leigh syndrome is a rare neurodegenerative disorder. Research has shown that single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the SURF1 and NDUFV1 genes are associated with Leigh syndrome. The aim of this thesis is to contribute to the literature by providing data from in silico analyses of deleterious missense SNPs in the SURF1 and NDUFV1 genes associated with Leigh In this study, NCBI dbSNP and UniProtKB online software tools were used for data acquisition of deleterious SNPs. Subsequently, software tools such as PredictProtein, SNPs&GO, SIFT, Meta-SNP, PANTHER, PolyPhen-2, and PhD-SNP were utilized to predict SNPs, while I-Mutant2.0 and MUpro software tools were employed to examine the effects of deleterious SNPs on protein stabilization. Gene-gene interactions were determined using GeneMANIA, and protein-protein interactions were analyzed using the STRING software tool. The results indicated that 6 amino acid substitutions (G124E, Y274D, Y117S, R118W, R137W, and G159W) in the SURF1 gene and 12 amino acid substitutions (E214K, R88G, R88C, R224C, R386C, E408K, G87S, In silico analyses are more efficient than laboratory studies due to their speed and cost-effectiveness. Therefore, this in silico thesis is expected to serve as a reference for future clinical studies.