Alport sendromu ile ilişkili bazı genlerin biyoinformatik araçlar ile analizi
Analysis of some genes associated with Alport syndrome with bioinformatic tools
Yazar: BEYZA RÜMEYSA ERGİNAL
Danışman: DOÇ. DR. MESUT KARAHAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA KAMAN
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı / Moleküler Biyoloji ve Genetik  Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoloji = Biology ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Genetik = Genetics
Dizin: Alport sendromu = Alport syndrome ; Biyoinformatik = Bioinformatics ; Nükleotidler = Nucleotides

Özet:
Alport Sendromu, hematüri, proteinüri ve ileri böbrek yetmezliğinin yanı sıra işitme kaybı ve görme hasarına yol açan nadir, genetik bir rahatsızlıktır. 
Alport sendromu 50.000 yenidoğandan yaklaşık 1'ini etkiler ve erkeklerin kadınlardan daha fazla semptomatik olma olasılığı daha yüksektir. Amerika Birleşik Devletleri'nde (ABD) yaklaşık 30.000 ila 60.000 kişinin bu bozukluğa sahip olduğu tahmin edilmektedir. 
Hastalığın 3 tipi vardır; X'e bağlı Alport sendromu (XLAS) en yaygın olanıdır ve etkilenen erkekler de hastalık kadınlardan daha şiddetli seyreder. Otozomal resesif Alport sendromu (ARAS) Otozomal dominant Alport sendromu (ADAS).

Tek nükleotid polimorfizmleri kodlanan proteinin yapısını ve işlevini etkiler bu farklılık fenotipik olarak sonuç verebilir veya fenotipik olarak herhangi bir değişikliğe neden olmayabilir. Bu çalışmada da görüldüğü gibi çok ciddi semptomlara neden olan ve hastalığa sahip kişilerin yaşamını kısıtlayan ve birçok hastada görüldüğü gibi sonuçta organ nakli gerektiren bu zorlu sürecin sebebi Alport sendromu olarak adlandırılmıştır. İlişkili olduğu genler COL4A3, COL4A4, COL4A5 olarak tanımlanmıştır. Bu 3 gendeki SNP lerin tespiti hastalığın erken teşhisi için önem arz etmektedir. Hastalığın erken teşhisi de birçok hastada süreç organ nakline gitmeden gerekli tedavilerin sonuç vermesini sağlamıştır.
Bu çalışmanın amacı, Alport sendromuna neden olduğu bildirilen COL4A3, COL4A4 ve COL4A5 genlerindeki zararlı / zarar veren SNP'leri in silico analiz yöntemi ile tahmin etmektir.
Bu amaçla, COL4A3, COL4A4 ve COL4A5 genlerindeki missense (yanlış anlamlı) SNP'ler NCBI dbSNP veri tabanından elde edilmiştir. Yanlış anlamlı SNP'lerin biyoinformatik yöntemler ile analizi, çevrimiçi yazılım araçları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tüm bu veri tabanlarından elde edilen sonuçlar değerlendirilip zararlı SNP ler belirlenmiştir.

Abstract:
Alport Syndrome is a rare genetic disorder that causes hematuria, proteinuria, and advanced kidney failure, as well as hearing loss and vision damage.
Alport syndrome affects about 1 in 50,000 newborns, and men are more likely to be symptomatic than women. It is estimated that about 30,000 to 60,000 people in the United States (USA) have this disorder. There are 3 types of the disease; X-linked Alport syndrome (XLAS) is the most common and affected males tend to have the disease more severely than females. Autosomal recessive Alport syndrome (ARAS) Autosomal dominant Alport syndrome (ADAS).
Single nucleotide polymorphisms affect the structure and function of the encoded protein. This difference may result phenotypically or may not cause any change phenotypically. As seen in this study, the reason for this difficult process, which causes very serious symptoms and restricts the life of people with the disease, and ultimately requires organ transplantation, as seen in many patients, is called Alport syndrome. The genes associated with it were defined as COL4A3, COL4A4, COL4A5. Detection of SNPs in these 3 genes is important for early diagnosis of the disease. The early diagnosis of the disease has also enabled the necessary treatments to give results in many patients before the process goes to organ transplantation.
This study aims to predict the harmful/damaging SNPs in the COL4A3, COL4A4, and COL4A5 genes, which are reported to cause Alport syndrome, by in silico analysis method.
For this purpose, defective SNPs in COL4A3, COL4A4, and COL4A5 genes were obtained from the NCBI dbSNP database. Analysis of faulty SNPs with bioinformatics methods was performed using online software tools. The results obtained from all these databases were evaluated and harmful SNPs were determined.