Kenevir bitkisinde agronomik açıdan önemli genlerin biyoinformatik yöntemler ile belirlenmesi
Determination of agronomically important genes in cannabis plant by bioinformatics methods
Yazar: NECDET MEHMET ÜNEL
Danışman: PROF. DR. MEHMET CENGİZ BALOĞLU
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Bu çalışma, yerli kenevir (Cannabis sativa L.) çeşitleri olan "Narlı" ve "Vezir"de brassinosteroidlerin (BR) ve BR inhibitörü brassinazole'un (BRZ) etkilerini morfolojik açıdan incelemiştir. Diğer yandan, Cannabis sativa türüne özgü TF proteinlerini içeren bir veri tabanı oluşturulmuş, Cannbio-2 genom birleştirmesinde korunmuş peptid domainleri ile belirlenmiş 57 TF ailesine ait toplam 1.323 TF geni tanımlanmış ve biyoinformatik yöntemler kullanılarak karakterize edilmiştir. Kromozomal lokasyonları, gen yapıları, peptidlerinin fizikokimyasal özellikleri, korunmuş peptid motifleri, filogenetik ilişkileri, tahmini 3 boyutlu peptid yapıları, dizi bilgileri biyoinformatik analizler ile belirlenmiş ve veritabanına yüklenmiştir. Cannabis sativa genomunda kodlanan tüm TFlerin tahminlemesini yapabilmek amacıyla bir hibrit derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Bu model, Word2Vec tabanlı dizi temsilini Convolutional Neural Networks (CNN), çift yönlü Geçitli Tekrarlayan Birim (BiGRU) ve Dikkat mekanizmasıyla birleştirmiştir. Model, 13.499 peptitlik veri seti ile eğitilmiş; %97,80 doğruluk ve %97,74 F1-skora ulaşarak, bu proteinlerin sınıflandırılmasında mevcut yöntemlere göre üstün bir performans sergilemiştir. Narlı ve Vezir çeşitleri kontrollü koşullarda yetiştirilmiştir. Farklı gelişimsel dönemlerde uygulanan BR ile BRZ, bitki boyu ve teknik sap uzunluğu parametrelerini anlamlı şekilde etkilemiştir. Erkek bitkiler, dişilere kıyasla BR uygulamasına özellikle daha güçlü yanıt vermiştir. Erkek bitkiler, dişilere oranla BR uygulamalarına daha güçlü bir yanıt vermiş, bu da potansiyel lif veriminde artışa işaret etmiştir. BR uygulamaları, bitki boyu ve teknik sap uzunluğu gibi büyüme parametrelerini artırırken, BRZ uygulaması bu etkileri baskılamıştır. Bu bulgular, kenevir tarımı ve brassinosteroidlerin tarımsal uygulamalardaki potansiyel kullanımları için yeni ufuklar sunmaktadır. Ayrıca, bu çalışma kapsamında geliştirilmiş biyoinformatik araçlar ve derin öğrenme tabanlı sınıflandırma modeli, kenevir genomunda yer alan TF genlerinin kapsamlı ve yüksek doğrulukla tanımlanmasına imkân tanımıştır. Bu yaklaşım, gelecekte lif gelişimi, stres toleransı ve metabolik düzenleme gibi konularda kenevirin genetik temellerini aydınlatacak ileri çalışmalar için stratejik bir başlangıç noktası oluşturmaktadır.

Abstract:
This study morphologically investigated the effects of brassinosteroids (BR) and BR inhibitor brassinazole (BRZ) in the local cannabis (Cannabis sativa L.) cultivars "Narlı" and "Vezir". On the other hand, a database of Cannabis sativa-specific TF proteins was created, and a total of 1,323 TF genes belonging to 57 TF families identified with peptide domains conserved in the Cannbio-2 genome assembly were identified and characterized using bioinformatics methods. Chromosomal locations, gene structures, physicochemical properties of their peptides, conserved peptide motifs, phylogenetic relationships, predicted 3D peptide structures, sequence information were determined by bioinformatics analysis and uploaded to the database. A hybrid deep learning model was developed to predict all TFs encoded in the Cannabis sativa genome. This model combines Word2Vec based sequence representation with Convolutional Neural Networks (CNN), Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) and Attention mechanism. The model was trained on a dataset of 13,499 peptides and achieved 97.80% accuracy and 97.74% F1-score, outperforming existing methods in classifying these proteins. Narlı and Vezir varieties were grown under controlled conditions. BR and BRZ applied at different developmental stages significantly affected plant height and technical stem length parameters. Male plants responded particularly stronger to BR treatment compared to females. Male plants responded more strongly to BR treatments than females, indicating an increase in potential fiber yield. BR treatments increased growth parameters such as plant height and technical stem length, while BRZ treatment suppressed these effects. These findings offer new horizons for hemp agriculture and potential uses of brassinosteroids in agricultural applications. Furthermore, the bioinformatics tools and deep learning-based classification model developed in this study enabled the comprehensive and highly accurate identification of TF genes in the cannabis genome. This approach provides a strategic starting point for future studies that will elucidate the genetic basis of cannabis in fiber development, stress tolerance and metabolic regulation.