Meme kanseriyle ilişkili SFRP1 ve AXIN2 genlerine ait SNP'lerin biyoinformatik analizi
Bioinformatic analysis of SFRP1 and AXIN2 genes SNPs associated with breast cancer
Yazar: GÜLŞAH ÜNAL
Danışman: DOÇ. DR. ESMA ERYILMAZ DOĞAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Meme kanseri, memedeki hücrelerin anormalleştiği ve kontrolsüz bir şekilde çoğalarak tümör yapısı oluşturduğu bir hastalıktır. Bu çalışmada, meme kanseri ile ilişkili Wnt sinyal yolu üzerinde bulunan SFRP1 ve AXIN2 genleri biyoinformatik teknolojisi kullanılarak incelenmiştir. SFRP1 geni, Wnt sinyal yolunun negatif bir düzenleyicisidir. AXIN2 geni, hücre büyümesinde, bir dizi malignitenin oluşumunda, tümör ilerlemesinde ve benzerlerinde önemli rol oynayan kritik bir düzenleyicidir. Bu çalışmada, bu genlerin tek nükleotid polimorfizmleri (SNP) biyoinformatik araçlar kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca seçilen SFRP1 ve AXIN2 gen ifadeleri OncoLnc yazılım aracı kullanılarak meme kanseri hastalarının sağkalım oranları üzerindeki etkisini değerlendirmektedir. Bu hastalığın prognozunu daha iyi anlamamızı ve potansiyel terapötik hedefleri belirlememizi sağlayacak moleküler biomarkerların tanımlanmasına katkıda bulunabilir.
Çalışmada, yanlış anlamlı SNP'lerin fonksiyonel etkisini ve yapısını tahmin etmek için Polyphen-2, SIFT, PHD-SNP, P-MUT, ALING GVGD, PANTHER ve SNPs&GO çevrimiçi yazılım araçları kullanılmıştır. SFRP1 genine ait rs137876408 (L113F), rs181850396 (E215A), rs535023429 (R124W), rs757083203 (P161S), rs767514199 (Y73C), rs918768957 (P128R), rs1439671267 (L155R), rs1563369238 (G148R), rs1585525323 (H106P) ve rs1804032709 (L100R) olmak üzere 10 adet yanlış anlamlı SNP'nin zararlı olabileceği tahmin edilmiştir. AXIN2 genine ait rs62640027 (G203R), rs370821074 (L391P), rs373628863 (C104W), rs747647668 (T315M), rs752743306 (D88H), rs758075343 (Y325D), rs768614505 (K806R), rs775069864 (I195R), rs878854733 (G223R), rs916243872 (I134L), rs1060502137 (L85S), rs1285654850 (P829L), rs1480283302 (G91S), rs1555576353 (K797R), rs1555578450 (L395P), rs1555583417 (A174V), rs1598099460 (H442L), rs1598110416 (N298D), rs1598119374 (L197F), rs1598119405 (S193Y), rs762542140 (Y196H) ve rs1180715732 (T227I) olmak üzere 22 adet yanlış anlamlı SNP'nin zararlı olabileceği tahmin edilmiştir. 
Bulunan bu zararlı SNP'lerin protein stabilizasyonuna etkisini tahmin etmek için I-MUTANT 2.0 ve MU PRO, Gen-gen etkileşimleri ve protein-protein etkileşimleri için sırasıyla GENE MANIA ve STRING, Proteinlerin yapı analizi ve üç boyutlu modellemesinin yapılması için HOPE yazılım aracı kullanılmıştır. 
SFRP1 ve AXIN2 genlerine ait tüm SNP'lerin ıslak laboratuvar ortamında analizi yapılması uzun zaman alacak ve yüksek maliyete sebep olacaktır. Bu in siliko analiz sonucunda bulunan zararlı SNP'lere odaklanarak yapılacak çalışmalar, minimum maliyet ve zaman ile olumlu açıdan bilim insanlarının araştırmalarını kolaylaştıracak ve klinik ortamda referans niteliğinde olacaktır.

Abstract:
Breast cancer is a disease in which cells in the breast proliferate uncontrollably, forming tumors and becoming abnormal. This study used bioinformatics technology to analyze the SFRP1 and AXIN2 genes in the breast cancer-related Wnt signaling pathway. The negative regulator of the Wnt signaling pathway is the SFRP1 gene. A critical regulator that plays an essential role in cell growth, various malignancies, tumor progression, etc., is the AXIN2 gene. In this study, these genes' single nucleotide polymorphisms (SNPs) were analyzed using bioinformatics tools. We also evaluate the impact of selected SFRP1 and AXIN2 gene expressions on survival rates of breast cancer patients using the OncoLnc software tool. This may contribute to the identification of molecular biomarkers that will allow us to better understand the disease's prognosis and identify potential therapeutic targets.
In this study, Polyphen-2, SIFT, PHD-SNP, P-MUT, ALING GVGD, PANTHER and SNPs&GO online software tools were used to predict the functional effect and structure of missense SNPs. It has been predicted that 10 missense SNPs in the SFRP1 gene, including rs137876408 (L113F), rs181850396 (E215A), rs535023429 (R124W), rs757083203 (P161S), rs767514199 (Y73C), rs918768957 (P128R), rs1439671267 (L155R), rs1563369238 (G148R), rs1585525323 (H106P) and rs1804032709 (L100R)  may be harmful. In addition, It has been predicted that 22 missense SNPs, including rs62640027 (G203R), rs370821074 (L391P), rs373628863 (C104W), rs747647668 (T315M), rs752743306 (D88H), rs758075343 (Y325D), rs768614505 (K806R), rs775069864 (I195R), rs878854733 (G223R), rs916243872 (I134L), rs1060502137 (L85S), rs1285654850 (P829L), rs1480283302 (G91S), rs1555576353 (K797R), rs1555578450 (L395P), rs1555583417 (A174V), rs1598099460 (H442L), rs1598110416 (N298D), rs1598119374 (L197F), rs1598119405 (S193Y), rs762542140 (Y196H) and rs1180715732 (T227I) belonging to the AXIN2 gene may be harmful. I-MUTANT 2.0 and MU PRO were used to predict the effect of these deleterious SNPs on protein stabilization, GENE MANIA, and STRING were used for gene-gene interactions and protein-protein interactions, respectively, and HOPE software tool was used for structure analysis and three-dimensional modeling of proteins.
Analyzing all SNPs of SFRP1 and AXIN2 genes in a wet laboratory environment would take a long time and cost much money. Studies focusing on the deleterious SNPs that result from this in silico analysis will facilitate scientists' research positively with minimum cost and time and will be a reference in the clinical environment.