Farklı kanser türlerine ait rnaseq verilerinde intron tutulumunun tespiti ve sınıflandırılmasında biyoinformatik yaklaşımların değerlendirilmesi
Evaluation of bioinformatic approaches in detection and classification of intron retention in rnaseq data of different cancer types
Yazar: ESMA GAMZE AKSEL
Danışman: PROF. DR. GÖKMEN ZARARSIZ ; DOÇ. DR. VAHAP ELDEM
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Genetik = Genetics

Özet:
İntron tutulumunun çeşitli kanser oluşum yolakları ile ilişkili olduğu bildirilmiştir. Güvenilir bir şekilde ölçülmesi zor olduğu için genellikle ihmal edilen bir alternatif kırpılma sınıfını oluşturur. Bu çalışmada NCBI-SRA veritabanından Meme-Üçlü Negatif Meme Kanseri alt tipi (n:67), Servikal (n:12), Kolorektal (n:144), Mide (n:160), Akciğer (n:62), Prostat (n:60) kanser türlerine ait kontrol ve tümör RNA-seq verileri indirilerek intron tutulumunu belirlemek için bildirilen IRFinder, IRFinder-S, iREAD, Whippet algoritma sonuçlarının değerlendirilmesi ve iş akış yönergesinin oluşturulması amaçlanmıştır.  Elde edilen sonuçlara göre IRFinder, IRFinder-S, İREAD algoritmalarının belirlediği gen bölgelerinin kesişim noktasında kontrol grubuna göre tümör grubunda yukarı yönlü intron tutulumu meme (47 gen bölgesi), kolorektal (3 gen bölgesi), akciğer (2 gen bölgesi), mide (17 gen bölgesi) kanserinde belirlenmiştir. Aşağı yönlü intron tutulumu ise meme (3 gen bölgesi), akciğer (5 gen bölgesi), prostat (3 gen bölgesi) kanseri verilerinde belirlenmiştir. Servikal kanser verilerinde intron tutulumu kesişimleri belirlenememiştir. Kesişim bölgelerine ait Cohen Kappa sonuçlarına göre en uyumlu algoritmaların IRFinder ve IRFinder-S (%99) olduğu belirlenmiştir. İREAD'in ilk iki algoritma ile ortak tutulan intron bölgelerini kromozom sayısı başlangıç ve bitiş bölgeleri olarak belirleyebildiği Whippet algoritmasının ise belirleyemediği gözlenmiştir. Üç algoritmada (IRFinder, IRFinder-S, İREAD) bulunan genlerin yolak analizi sonuçlarına göre özellikle meme kanserinde ENSG00000074181 (NOTCH3) ve kolorektal kanserde ENSG00000080824 (HSPA90AA1), akciğer kanserinde ENSG00000183020 (AP2A2) ilgili dokulara özgü kanser yolakları ile ilişkili olabileceği aynı zamanda prostat kanseri aşağı yönlü intron tutulumu genlerinden ENSG00000160789 (LMNA) geninin de bu yolaklarda intron tutulumu bakımından ilişkili olabileceği dolayısıyla incelenmesi önerilmiştir.  Literatür taramaları ve araştırma sonucu elde edilen verilere göre IRFinder, IRFinder-S ve İREAD algoritmalarında ortak bulunan tutulmuş intron bölgelerinin dikkate alınarak, yolak analizlerinin yapılması, validasyon çalışmalarının yapılması gerektiği, hastalık patogenezinin belirlenmesine yönelik yeni ip uçlarının keşfedilebileceği ön görülmüştür.
Anahtar kelimeler: IRFinder-S; İntron Tutulumu; Iread; Kanser; Whippet

Abstract:
Intron retention has been reported to be associated with various carcinogenesis pathways. It constitutes a class of alternative splicing that is often neglected because it is difficult to measure reliably. In the present study, we analysed the NCBI-SRA database (publicly available, paired-end data) of Breast-Triple Negative Breast Cancer subtype (n:67), Cervical (n:12), Colorectal (n:144), Gastric (n:160), Lung (n:62), Prostate (n:60) cancer types control and tumor RNA-seq data were downloaded to evaluate the reported IRFinder, IRFinder-S, iREAD, Whippet algorithm results to determine intron involvement and to create workflow guidelines.  According to the obtained results, upstream intron retention in the tumor group at the intersection of gene regions determined by IRFinder, IRFinder-S, and iREAD algorithms was determined in breast (47 gene regions), colorectal (3 gene regions), lung (2 gene regions), gastric (17 gene regions) cancer compared to the control group. In downstream intron retention was determined in breast (3 gene regions), lung (5 gene regions), and prostate (3 gene regions) cancer data. Intron intersections could not be determined in cervical cancer data. According to the Cohen Kappa results of the intersection regions, the most compatible algorithms were IRFinder and IRFinder-S (99%). It was observed that IRFinder was able to identify the intron regions shared by the first two algorithms as chromosome number start-end regions. In contrast, the Whippet algorithm was not able to identify them. According to the pathway analysis results of the genes found in the three algorithms (IRFinder, IRFinder-S, IREAD), especially ENSG00000074181 (NOTCH3) in breast cancer and ENSG00000080824 (HSPA90AA1) in colorectal cancer, ENSG00000183020 (AP2A2) in lung cancer may be associated with related tissue-specific cancer pathways, and ENSG00000160789 (LMNA), one of the downstream intron retention genes in prostate cancer, may also be associated with intron retention in these pathways, and therefore, it was suggested to be examined. According to the literature reviews and the data obtained as a result of the research, it was suggested that pathway analyses should be performed, validation studies should be performed, and new clues for determining the pathogenesis of the disease could be discovered by taking into account the common intron regions found in IRFinder, IRFinder-S, and İREAD algorithms.

Keywords: Cancer; IRFinder-S; Intron Retention; Iread; Whippet