Kistik fibrozis teşhis ve tedavisinde kullanılacak RNA sekansında ileri veri analizleri
Advanced analysis of data on RNA sequence to be used in the diagnosis and treatment of cystic fibrosis
Yazar: SELVİ ERGİN
Danışman: DOÇ. DR. MERYEM ALAGÖZ ; PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
Biruni Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Genetik = Genetics
Dizin: Dizi analizi-RNA = Sequence analysis-RNA ; Kistik fibroz = Cystic fibrosis ; Veri analizi = Data analysis

Özet:
KF çok çeşitli klinik ve genetik varyantları olan, yaşamı sınırlayan, OR geçişli bir genetik hastalıktır. Epitelyal hücre zarı boyunca anormal klorür ve sodyum taşınmasına katkıda bulunan kromozom 7q'da'ki KF transmembran iletkenlik düzenleyicisindeki gen mutasyonlarından kaynaklanmaktadır. YND platformu tabanlı RNASeq tekniklerinin geliştirilmesi sonucunda son on yılda büyük ilerlemelerin kaydedilmesiyle bu teknikler sayesinde birçok biyolojik alanda araştırmalar hızlanmıştır. Bu çalışmada, RNASeq transkriptomik analizi yapılan, 2 ayrı veri kaynağından elde edilen toplamda 44 KF örneklerinde kendi belirlediğimiz pipeline ile birlikte RNASeq datasında mutasyon taraması ve ayrıntılı bir transkriptom yanıtın varlığının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Birinci veri kaynağımızda epitelyal disfonksiyonu incelemek için birkaç in vitro KF modeli geliştirilerek stromal değişikliklere odaklanılarak morfolojik ve transkriptomik özellikler araştırılmıştır. İkinci veri kaynağımızda 'modifiye edici genlerin' olası etkisi nedeniyle, benzer KFTR mutasyonlarına sahip hastalar arasında bile hastalık şiddeti değişken olduğu için bu genleri belirlemek için, orta ve ağır akciğer fenotipi olan KF hastalarında analizler uygulanmıştır. Çalışmamızda kulladığımız 2 veri kaynağından varyant arama için kullandığımız GATK aracı ile daha fazla varyant elde ettik. Bu da literatür ile uyumludur. Her iki veri kaynağımızda yaptığımız varyant çağırma sonrasında, KF ile RNASeq datalarda anlamlı bir sonuç bulunamamıştır. Transkriptom analizimizde ise ilk veri kaynağnda toplamda 426 transkript 2D, 352 transkript de 3D durumunda, 2. veri kaynağımızda da 140 transkriptin yeniden düzenlendiği gösterilmiştir. İlk veri kaynağıyla uyumlu olarak WNT2 ve TBX4 genlerinin up regüle olduğu bulunmuştur. Diğer veri kaynağıyla uyumlu olarak çalışmada EGR1 ve CXCL8 genlerinin down regüle olduğu saptanmıştır. Literatür ile uyumlu olarak ZNF683 geninin ağır KF örneklerinde aşırı ekspresyona uğradığını gösterdik.

Abstract:
CF is an AR genetic illness with a wide range of clinical and genetic variables. It is caused by mutations in the CF transmembrane conductivity regulator gene on chromosome 7q, which causes abnormal chloride and salt transport across the epithelial cell membrane. Thanks to NGS platform-based RNASeq techniques, great progress has been made in the last ten years, and research in many biological fields have accelerated. In this study, it aimed to reveal the presence of a detailed transcriptome response and mutation screening in the RNASeq data. We determined the pipeline for 44 CF samples obtained from two different data sources. Several in vitro CF models were development to investigate epithelial dysfunction, focusing on stromal alterations and analyzing morphological and transcriptome aspects in the first data source. Due to the potential impact of 'modifying genes' in the second data source, studies were carried out in CF patients with moderate and severe lung phenotypes to identify these genes, as disease severity varies even among patients with similar CFTR mutations. From the two data sources we used in our study, we obtained more variants with the GATK tool we used for variant search. This is compatible with the literature. No meaningful results were found in CF by RNASeq datas after variant calling in both of our data sources. In our transcriptome analysis, in the first data source 426 transcripts were rearranged in 2D, 352 transcripts in 3D and in our second data source 140 transcripts were rearranged. Consistent with the first data source, the WNT2 and TBX4 were found up regulated and in the other source, EGR1 and CXCL8 down regulated. Moreover, we showed that the ZNF683 gene was overexpressed in severe CF.