Allelik heterojenitenin gözlendiği kas distrofilerinin biyoenformatik araçlar kullanılarak araştırılması
Investigation of muscular dystrophies with allelic heterogeneity using bioinformatics tools
Yazar: AYŞE ECE ÇALI DAYLAN
Danışman: PROF. DR. PERVİN RUKİYE DİNÇER
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Tıbbi Biyoloji = Medical Biology
Dizin: Alleller = Alleles ; Gen ifadesi = Gene expression ; Kas denervasyonu = Muscle denervation ; Kas distrofileri = Muscular dystrophies ; Kas hastalıkları = Muscular diseases ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Limb-girdle kas distrofileri (LGMD), pelvik ve omuz kuşağı proksimal kaslarının tutulumuyla başlayan ilerleyici kas dejenerasyonuyla karakterize, klinik ve genetik olarak heterojen bir hastalık grubudur. Otozomal resesif aktarılan LGMD (LGMD2) grubunda son yıllarda birçok yeni gen tanımlanmış olmasına rağmen, hala genetik tanısı konulamayan LGMD fenotipi gösteren hastalar mevcuttur. Bu durum, kas distrofisi fenotipine neden olacak yeni genlerin tanımlanması gerekliliğini ortaya koymaktadır. Gen tanımlama çalışmalarını takiben, gen ürünlerinin kas doku bütünlüğündeki işlevlerinin de araştırılması gerekmektedir. Hastalık seyrini değiştiren tedavi seçeneklerinin olmaması ve tanımlanan genlerin işlevlerinin halen tam olarak bilinmemesi nedeniyle LGMD2 çalışılması gereken bir hastalık grubudur. Gen işlevlerinin ve hastalık moleküler patogenezinin aydınlatılması, tedavi seçeneklerinin geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Bu çalışma, allelik kas distrofilerinden biri olan disferlinopati patogenezinde rol alan temel hücre yolaklarını ve bu yolakların anahtar genlerini belirlemeyi amaçlamıştır. Bu amaçla, tez çalışmasında son yıllarda hızla gelişmekte olup, gelecekte biyomedikal alandaki araştırmaların rutin iş akışına girmesi hedeflenen ve literatürde gizlenmiş ilişkileri ortaya koyarak bilgi keşfi yapma avantajı sağlayan metin madenciliği yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca disferlinopati ile ilişkili hücresel yolakların ve anahtar genlerin belirlenebilmesi için genlerin birlikte ifade edilme ağı analizi yönteminden yararlanılmıştır. Bu çalışmada, disferlinopati patogenezinin anahtar genlerinden biri olarak, yeni tanımlanmış ve işlevleri tam bilinmeyen kas distrofisi genlerinden TOR1AIP1 bulunmuştur.  Bu durum, benzer transkripsiyon profiline sahip genlerin benzer işlevlerinin olması esasına dayanan guilt-by-association prensibinden yararlanarak, birlikte ifade edilme veri analizinin TOR1AIP1 geninin kasa özgü işlevinin tahmininde kullanılmasına olanak sağlamıştır. In silico gen işlev tahmini, protein dizi özelliklerini temel alarak proteinlerin aktif olduğu hücresel süreçleri tahmin eden protein analizi araçlarıyla desteklenmiştir. Bu çalışma, biyoenformatik yaklaşımla disferlinopati patogenezindeki temel yolakları belirlemiştir. Bu yolakların anahtar genlerini ortaya koyarak, disferlinopati için tedavi hedefi ya da biyobelirteç olabilecek genler saptanmıştır. Ayrıca TOR1AIP1 geninin, SMAD4 ilişkili sinyal yolağında rolü olabileceğini ileri sürmüştür.

Abstract:
Limb-girdle muscle dystrophy (LGMD) is a clinically and genetically heterogeneous group of inherited muscle disorders characterized by progressive muscle degeneration predominantly in proximal muscles of shoulder and pelvic girdle. Despite numerous novel genes recently associated with autosomal recessively inherited LGMD (LGMD2), there are still LGMD patients without a defined genetic cause. This demonstrates the necessity to identify novel genes that can cause muscle dystrophy phenotype. Besides novel gene identification studies, it is necessary to study the roles of these gene products in muscle cell integrity. Since there is no treatment available that can alter the disease progression and that the cellular functions of novel genes are not known, LGMD2 is a disease group that needs further study. Revealing the gene functions and molecular pathogenesis of the disease will help design new treatment methods. This study aims to determine the cellular pathways and their key driver genes that play a role in the pathogenesis of dysferlinopathy, which is one of the allelic muscle dystrophies. Towards this purpose, text mining, which is a recently progressing field that can reveal information hidden in the literature and which is predicted to become the routine tool of biomedical research in near future, has been employed. In addition, in order to determine the cellular pathways and key genes related to dysferlinopathy, weighted gene co-expression network analysis has been used. A poorly characterized gene that has recently been associated with muscle dystrophy, TOR1AIP1, has been identified as one of the hub genes in dysferlinopathy pathogenesis. This enabled us to use co-expression network analysis in order to predict muscle specific functions of TOR1AIP1, based on guilt-by-association principle that states genes having similar expression profiles have similar functions. In silico gene function prediction is enriched by protein analysis tools that predicts biological processes in which the protein is active based on protein sequence features. This study has determined the main cellular pathways in dysferlinopathy pathogenesis using bioinformatics approach. By elucidating the key driver genes, possible therapeutic targets and biomarkers have been identified for dysferlinopathy. In addition, it is suggested that TOR1AIP1 may have a role in SMAD4 dependent signaling.