Exom veri setinden hastalığa özgü varyant veri tabanı oluşturulması
Building a disease-specific variant database from exome datasets
Yazar: YAVUZ ADABALI
Danışman: PROF. DR. AYŞE NURTEN AKARSU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ İDİL YET
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Genetik = Genetics
Dizin: Dizi analizi = Sequence analysis ; Genetik = Genetics ; Genetik varyasyon = Genetic variation ; Genom = Genome ; Genotip = Genotype ; Veri tabanı = Database ; İlişkisel veri tabanı = Relational database

Özet:
İnsan Genom Projesi ile insan referans genom dizisinin oluşturulması ardından ileri nesil dizileme teknolojileri ile katlanarak artan sayıda bireyin genomik dizileri ortaya çıkarılmaya devam etmiştir. Böylece, insanlar arasında genomik dizide milyonlarca farklılığın (varyantın) olduğunu görülmüştür. Bu genetik varyantların bir kısmının genetik hastalıklara sebep olduğu bilinmektedir; ancak bir dizileme analizinde ortaya çıkan pek çok varyanttan hangisinin hastalıkla ilişkili olduğunu saptamak zordur. Bu tezin amacı, genetik hastalık şüphesi olan kişilerden ekzom dizilemesi yapılarak elde edilen genetik varyant verilerinin Türk populasyonuna özgü verileri içeren bir varyant veri tabanı oluşturmakta kullanılması ve karşılaştırmalı varyant analizi için bir platform sağlanmasıdır. Bu amaçla, veri tabanı yönetim sistemi olarak MS-SQL; uygulama arka yüz teknolojisi olarak ASP .NET MVC; nesne ile ilişkisel haritalama/eşleme aracı olarak Entity Framework; ön yüz teknolojisi olarak ise HTML5, CSS teknolojileriyle Bootstrap, Javascript ve Jquery kütüphaneleri kullanılmıştır. Kurulan sistem, Ion Reporter yazılımı aracılığıyla anote edilen tabuler dosya formatlarını (.tsv, .csv gibi) kullanan genişletilebilir bir veri tabanıdır. Veri tabanında çeşitli varyant özelliklerine göre sorgu yapılabilmektedir. Ayrıca, veri tabanındaki hastaya özgü varyantlar, hastalık tipine ve kalıtım modeline göre 3 farklı modda, kurumsal ve uluslararası varyant veri tabanlarındaki varyant sıklıklarına ve varyantların pozisyonu/etkisine göre karşılaştırmalı varyant filtrelenebilmektedir. Sonuçta, oluşturulan veri tabanı hastalıkla ilişkili olabilecek genetik varyantların Türk toplumuna özgü veriler kullanılarak hızlı ve etkin analizini sağlamakta ve büyük genetik verilerin analizini kolaylaştırmaktadır.

Abstract:
After the completion of human reference genome sequence with the Human Genome Project, an increasing nıumber of individuals have been sequenced with next-generation sequencing technologies. This has shown that millions of genetic differences, called genetic variants, exist between individuals. Some of these genetic variants are known to cause genetic disorders. However, it is difficult to pinpoint a disease-causing variant among the many variants present in an individual. The aim of this thesis is to collect genetic variant data from individuals with suspected genetic disorders to establish a variant database with specific variants for Turkish population and providing an analysis platform allowing comparative analysis of individual data. For this purpose, MS-SQL as the database mangement system; ASP  .NET  MVC in the back-end; Entity Framework as object-relational mapping tool; HTML5 and CSS technologies and Bootstrap, Javascript ve Jquery libraries in the front-end were used. The built system establishes an expandable database by incorporating tabular file formats such as .tsv, .csv which are annotated by the Ion Reporter software. The database allows searching options with respect to several variant properties. In addition, variants for an individual in the database can be compared the other variants and filtered by 3 modes of disease type and inheritance pattern, frequency of variants in in-house and international variant databases and the effect or position of variants. In conclusion, the established database provides a quick and effective analysis of genetic variants that can be related to disease by using Turkish population specific data and facilitates the analysis of big genetic data.