Oksidatif fosforilasyon sistemi hastalıklarında mitokondriyal DNA varyantlarının veri madenciliği ile araştırılması
Data mining examination of mitochondrial DNA variants in oxidative phosphorilation system diseases
Yazar: GÖKÇEN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. ZEHRA OYA UYGUNER
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Genetik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Genetik = Genetics
Dizin: Genetik varyasyon = Genetic variation ; Mitokondriler = Mitochondria ; Oksidatif fosforilasyon = Oxidative phosphorylation ; Veri madenciliği = Data mining ; Çoklu doğrusal regresyon = Multiple linear regression

Özet:
Mitokondrinin halka biçimindeki genomunda (mtDNA) çeşitli patojenik alellerinin heteroplazmik oranı varyant-yükünü belirler ve mitokondriyal hastalıkların klinik heterojenitesinden sorumludur. Bu tez çalışmasının ilk basamağında dokular-arası varyant-yükü karşılaştırmaları yapılarak tanısal testlerde kullanılan örnek etkinliğine öngörü sağlanması amaçlandı. Altı gönüllünün farklı dokularından eş zamanlı elde edilen mtDNA yeni nesil dizi teknolojisiyle araştırıldı. Kasta saptanan varyantların sayısı kana göre yüksek bulundu. Varyant tipi açısından, SNV sayısı kasta daha fazla iken, indellerde sayı yaklaşıktı. Ortak varyantlarda indel sayısı fazla idi. Ortak varyantların frekansı kasta, 1,2 kat, ortak SNV'lerin 3,7 kat, ortak indellerin 1,1 kat yüksek bulundu. Kandaki varyantların %28'inin kasta, kastakilerin %36'sının kanda saptanamadığı belirlendi. Bulgular, kan gibi mitoz hızı yüksek hücrelerde varyantlı mtDNA'ların eleniyor olması, kas gibi bölünmeyen hücrelerde ise bu avantajın oluşmadığı görüşünü destekledi. Ayrıca sonuçlar, mitokondride indellerin yeni oluşan SNV'lerin tamiri sürecinde oluştuğu, bu nedenle indel tipli varyantların kanda daha fazla beklenebileceği görüşüyle örtüştü. Üç doku karşılaştırması için gönüllü sayısı yetersiz bulundu. İkinci basamakta, klinik çeşitlilik ve kas patojenik varyant yükü arasında ilişki kurmak ve kas heteroplazmi oranı tahmini yapabilen çoklu-doğrusal regresyon modeli oluşturmak hedeflendi. 445 yayın incelenerek, m.3243A>G patojenik varyantına sahip hastaların özellikleriyle oluşturulan veri setinin, eksik heteroplazmi oranı bilgileri sebebiyle, yarısı kullanılarak (421 satır, 26 sütun) Model-1, yarısı Model-1'le tamamlanmış veri setiyle (744 satır, 26 sütun) Model-2 oluşturuldu. Bu modellerin ilişkilendirme başarı ölçeği olan ayarlanmış R-kare değerleri sırasıyla 0,47 ve 0,72'ydi. Bu değerdeki artış, veri sayısının artmasıyla ilişkilendirildi. Sonuç olarak, regresyon modelinin geliştirilebilmesinin, satır sayısının arttırılmasıyla, eksik değerlerin, optimize edilmiş klinik formlarıyla giderilmesiyle mümkün olabileceği düşünüldü.

Anahtar Kelimeler: Mitokondriyal DNA, heteroplazmi, mitokondriyal hastalıklar, m.3243A>G, çoklu-doğrusal regresyon

Abstract:
The heteroplasmic ratio of various pathogenic alleles in the circular genome (mtDNA) of the mitochondria, determines the variant-burden and is responsible for the clinical heterogeneity of mitochondrial diseases. In the first step of the study, it was aimed to predict the efficacy of the sample used in diagnostic tests by making tissue variant-load comparisons. The mtDNA obtained simultaneously from different tissues of six volunteers was investigated using new generation sequencing technology. The number of variants detected in the muscle was higher than in blood. In terms of variant type, the number of SNVs was greater in muscle, while in indels the number was approximately. The number of indels was high in common variants. The frequency of common variants in the muscle was found to be 1.2 times higher, 3.7 times higher in common SNV and 1.1 times higher in common indel. It was determined that 28.6% of the variants in the blood could not be detected in the muscle, and 36.5% of the variants in the muscle could not be detected in the blood. The findings supported the view that mtDNAs with variants are eliminated in cells with high mitosis, such as blood, and that this advantage does not occur in non-dividing cells such as muscle. In addition, the results coincided with the view that indels in mitochondria are formed during the repair of newly formed SNVs, so indel-type variants can be expected more in blood. The number of volunteers was insufficient for three tissue comparisons. In the second step, it was aimed to establish a relationship between clinical diversity and muscle pathogenic variant-load and to create a multi-linear regression model that can predict the ratio of muscle heteroplasmy. A data set was created with the characteristics of patients with the m.3243A>G pathogenic variant by examining 445 publications. Because of the missing heteroplasmy ratio information in this data set, Model-1 was created using half of the data set (421 rows, 26 columns). Model-2 was created with the data set (744 rows, 26 columns) half completed with Model-1. The adjusted R-squared values of these models, which are the association success scale, are 0.47 and 0.72, respectively. The increase in this value was associated with the increase in the number of data. As a result, it was thought that the development of the regression model would be possible by increasing the number of rows and eliminating the missing values with optimized clinical forms.

Key Words: Mitochondrial DNA, heteroplasmy, mitochondrial diseases, m.3243A>G, multi-linear regression