Bakteriyel tanı paneli tasarımı SARS-CoV-2  mutasyon analizi için yüksek başarımlı nükleotit hizalama ve SNP tespit yazılımı geliştirilmesi
Development of high performance nucleotide alignment and SNP detection software for bacterial diagnostic panel design and SARS-CoV-2  mutation analysis
Yazar: OSMAN MUTLUHAN UĞUREL
Danışman: PROF. DR. DİLEK BALIK ; DOÇ. DR. OĞUZ ATA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı / Biyomühendislik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Toplum sağlığının en önemli basamaklarından biri, hızlı ve maliyet etkin tanıdır. Bilgisayar ve laboratuvar teknolojilerinin gelişimi bu alanda ihtiyaç duyulan, büyük verinin kullanılması ile hassasiyeti ve özgünlüğü artan, yeni nesil ve dinamik tanı panellerinin geliştirilmesini mümkün kılmıştır.  Bu tez çalışmasının amacı; gelişen bilişim teknolojileri ile bakteri türlerini birbirinden ayıracak SNP'ler dinamik bir yazılım ile tespit edilerek, bu SNP kombinasyonları ile seçilen bakteri/ bakteri grubunun tanısını, yüksek doğrulukta yapabilecek bakteriyel tanı panellerinin geliştirilmesi ve tez kapsamında geliştirilen dinamik yazılım ile, SARS-CoV-2 genomlarında oluşan, virüs gelişimini ve varyant yayılımını küresel ölçekte takip edebilecek mutasyonların genom ve protein düzeyinde tespit edilmesidir. 
Tez kapsamında geliştirilen Strateji Temelli Yerel Hizalama Aracı (ODOTool) küresel veri tabanından gen ve genom verilerinin indirilmesi, hizalanması ve teşhiste kullanılabilecek SNP'lerin ve viral gelişimi/yayılımı gösterecek mutasyonların belirlenmesi süreçlerini otomatikleştirmek üzere tasarlanıp uygulanmış, farklı örneklerde karşılaşılabilen 8 enfeksiyon sendromundan sorumlu 17 farklı bakteriyel patojen, bruselloz enfeksiyonuna neden olan 5 Brucella ve birçok farklı enfeksiyona neden olan 11 Mycoplasma türlerine ait 33 bakterinin tanısını yapmak için RNA polimeraz Beta altünitesi, 16S ve 23S ribozomal DNA genlerine ait yaklaşık 120.000 girdi indirilip analiz edilerek potansiyel tanı biyobelirteçleri, kombinasyonları ve genotiplemeyi sağlayacak oligonükleotit dizileri literatürde ilk kez tespit edilmiştir. Ayrıca 1.018.031 SARS-CoV-2 izolat genomu da analiz edilmiş ve SARS-CoV-2 gelişimini ve varyantların yayılımını aydınlatabilecek mutasyonlar bulunmuştur. Keşfedilen bakteriyel SNP'ler tanı potansiyeli ile, viral mutasyonlar ise bölgesel yayılım ve protein yapısındaki etkileri ile virüs gelişiminin izlenmesinde, tanı, tedavi ve koruma yollarının geliştirilmesinde katkı sağlayacak niteliktedir.
Bu tez kapsamında geliştirilen yazılım ile, tüm dünyada bakteriyel enfeksiyon kaynaklı ölümlerin %75'inin birincil etkeni olan patojenlerin tanısını yapacak SNP temelli paneller ile literatürde öncü olma niteliği taşımaktadır. Tez kapsamında geliştirilen bu yaklaşım, bilgisayar ve sağlık teknolojileri ile, gelecek pandemiler ve antibiyotik direnci tehlikesine karşı tanı, tedavi ve koruma yollarının geliştirilmesi aracılığı ile toplum sağlığına katkı sağlayacaktır.

Abstract:
One of the most important steps in public health is rapid and cost-effective diagnosis. The development of computer and laboratory technologies has made it possible to develop new generation and dynamic diagnostic panels that are needed in this field, whose sensitivity and specificity increase with the use of big data.  The aim of this thesis is to develop bacterial diagnostic panels that can make the diagnosis of the selected bacteria/bacterial group with high accuracy by detecting SNPs that will distinguish bacterial species from each other with developing information technologies with a dynamic software, and to detect mutations that occur in SARS-CoV-2 genomes that can follow virus development and variant spread on a global scale at the genome and protein level with the dynamic software developed within the scope of the thesis. 
The Strategy Based Local Alignment Tool (ODOTool) developed within the scope of the thesis was designed and implemented to automate the processes of downloading gene and genome data from the global database, aligning them and identifying SNPs that can be used in diagnosis and mutations that will indicate viral development/ spread, Approximately 120,000 entries of RNA polymerase Beta subunit, 16S and 23S ribosomal DNA genes were downloaded and analysed to identify 33 bacteria belonging to 17 different bacterial pathogens responsible for 8 infectious syndromes that can be encountered in different samples, 5 Brucella species causing brucellosis infection and 11 Mycoplasma species causing many different infections. In addition, 1,018,031 SARS-CoV-2 isolate genomes were analysed and mutations were found that could elucidate SARS-CoV-2 development and the spread of variants. The discovered bacterial SNPs with their diagnostic potential and viral mutations with their regional spread and effects on protein structure will contribute to the monitoring of virus development and the development of diagnosis, treatment and protection methods. 
With the software developed within the scope of this thesis, it is a pioneer in the literature with SNP-based panels that will diagnose pathogens that are the primary cause of 75% of bacterial infection-related deaths worldwide. This approach developed within the scope of this thesis will contribute to public health through the development of diagnosis, treatment and protection methods against future pandemics and the danger of antibiotic resistance with computer and health technologies.