SARS-COV-2 mutasyonlarının protein yapıları üzerindeki etkilerinin in-siliko yöntemler ile araştırılması
The investigation of the effect of the SARS-COV-2 mutations on protein structures by using in-silico approaches
Yazar: ZEHRA YAREN DÖNMEZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AKÇEŞME
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Hamidiye Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Tıbbi Biyoloji = Medical Biology
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Mutasyon = Mutation ; Proteinler = Proteins ; SARS virüsü = SARS virus

Özet:
Amaç: SARS-CoV-2 virüsünde meydana gelen yanlış anlamlı mutasyonlar  proteinlerin yapısında değişikliğe sebep olabilir. Meydana gelen bu yapısal  değişikliklerin de ilaç etkileşimi, aşı ve ilaç keşfi ile birlikte hastalığın seyri için önemli  olduğu bilinmektedir. Nükleokapsid proteini ilaç ve aşı için önemli bir hedeftir. Bu tezin  temel amacı, SARS-CoV-2 nükleokapsid proteininde meydana gelen yanlış anlamlı  mutasyoların tespit edilmesi ve bu mutasyonların protein yapısı üzerine etkisinin in-siliko  yaklaşımlar kullanılarak ortaya koyulmasıdır.

Gereç ve Yöntemler: Çalışmamız da GISAID EpiCoV veri tabanından indirilen Türk populasyonuna ait 2286 örnekte bulanan N proteine ait 161 adet yanlış anlamlı mutasyon tespit edildi. Tespit edilen 161 adet yanlış anlamlı mutasyon, sekansa ve yapıya dayalı yöntemler kullanılarak analiz edildi. Sekansa dayalı analiz için; PROVEAN, PredictSNP ve SIFT ağ sunucuları ile MAPP ve SNAP ağ araçları kullanıldı. Yapıya dayalı analiz için ise; DynaMut, mCSM, SDM ağ sunucuları ile DUET ve ENCoM adlı 
sunucular kullanıldı.

Bulgular: Sekansa dayalı analiz sonucunda; PROVEAN ve PredictSNP ağ sunucunda ortak olarak 39 adet mutasyon deleterious (zararlı), 16 adet mutasyon nötr olarak tespit edildi DynaMut ağ sunucusunda yapılan protein stabilizasyon analizi sonucunda 103 mutasyonun proteinin 3 boyutlu yapısının stabilizasyonu arttırdığı ve 58 mutasyonun ise protein yapısındaki stabilitizasyonu azalttığı tespit edildi. DynaMut ağ sunucusunda yapılan protein entropi analizi sonucunda; 77 yanlış anlamlı mutasyonun proteinin 3 boyutlu yapısının esnekliğini arttırdığı ve 84 yanlış anlamlı mutasyonun esnekliğini azalttığı tespit edildi. Kimyasal bağ ve etkileşim analizi sonucunda M234I, A220V, S194L, S235F, D128N ve T362I mutasyonları etkileşim değişimlerine yol açtığı D3L etkileşim değişimlerine yol açmadığı tespit edildi. Mutasyonlar sonucu N proteininin 3 boyutlu yapsıında deformasyon enerjisinde ve atomik kararsızlıkda bir değişiklik bulunmamaktadır. 

Sonuç: In siliko yöntemler kullanılarak elde edilen bulgularımız, SARS-CoV-2 N proteininde meydana gelen bazı yanlış anlamlı mutasyonların proteinin yapısını ve bağlanma afinitesini değiştirebileceğini ortaya koymaktadır. SARS-CoV-2 virüsüne karşı aşı ve ilaç geliştirme araştırmalarına katkısı olacağı düşünülen çalışmamızın in vitro ve in vivo yöntemler ile valide edilmesi gerekmektedir.

Abstract:
Aim: Missense mutations in the SARS-CoV-2 virus may cause changes in the structure of proteins. It is known that these structural changes are important for drug interaction, vaccine and drug discovery, and the course of the disease. The nucleocapsid protein is an important target for drugs and vaccines. The main purpose of this thesis is to detect missense mutations in the SARS-CoV-2 nucleocapsid protein and to reveal the effects of these mutations on protein structure using in-silico approaches.

Material and Methods: In our study, 161 missense mutations of the N protein were found in 2286 samples of the Turkish population which were downloaded from the GISAID EpiCoV database. The detected 161 missense mutations were analyzed using sequence and structure-based methods. For sequence-based analysis; PROVEAN, PredictSNP and SIFT web servers and MAPP and SNAP network tools were used. For structure-based analysis; DynaMut, mCSM, SDM web servers and DUET and ENCoM servers were used.

Results: As a result of the sequence-based analysis, In PROVEAN and PredictSNP web server, 39 mutations were found to be deleterious while 16 mutations were neutral. As a result of protein stability analysis performed on the DynaMut web server; it was found that 103 missense mutations had increased the stability of the 3D structure of the protein whereas 58 missense mutations had decreased its stability. As a result of the protein stabilization analysis performed on the DynaMut web server, it was found that 77 mutations had increased the flexibility of the 3D structure of the protein and 84 mutations had decreased the flexibility of the protein structure. As a result of the chemical bond and interaction analysis, it was determined that M234I, A220V, S194L, S235F, D128N and T362I mutations caused interaction changes but D3L mutation did not cause any interaction changes. There is no change in the deformation energy and atomic instability in the 3-dimensional structure of the N protein as a result of mutations.

Conclusion: Our results obtained by using in silico approaches revealed that some missense mutations in the SARS-CoV-2 N protein can change the structure of the protein and its binding affinity. Our study, which is thought to contribute to vaccine and drug development research against SARS-CoV-2 virus, needs to be validated with in vitro and in vivo methods.