Meme kanseri yeni nesil dizileme verilerinde gen ifadesi ile mikroRNA ifadesi arasındaki karşılıklı etkileşimin analizi
Analysis of interplay between gene expression and miRNA expression in breast cancer next generation sequencing data
Yazar: SELCEN ARI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER YILMAZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı / Biyomühendislik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoloji = Biology ; Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Kanserin moleküler düzenlenmesinde önemli faktörlerden biri mikroRNA'lardır. Güncel çalışmalar, tanı ve tedavi için kullanılma potansiyeli keşfedilen mikroRNA'ların hedef genleriyle etkileşimini açıklamaya çalışmaktadır. Ancak mikroRNA'lar ve hedefleri arasında çoklu etkileşimlerin olması bu çalışmalardaki temel zorluktur.
MikroRNA'lar ve hedefleri arasındaki etkileşimlerin tanımlanması için mikroRNA bağlanma ve etkinlik faktörlerini içeren, ağ tabanlı bir model sistem ile mikroRNA:hedef etkileşimlerinin ve davranışlarının anlaşılması gerekmektedir.
Çalışmada meme kanser hastalarına ait gen ve mikroRNA ifade verileri kullanılmış ve bu veri setleri yeni nesil dizileme yöntemleriyle elde edilen mikroRNA:hedef bağlanmalarına dair veriler aracılığıyla birleştirilmiştir. MikroRNA ve hedef etkişimlerinde önemli olan mikroRNA ifadesi, gen ifadesi, çekirdek tipi, bağlanma enerjisi ve gen üzerindeki hedef bölge konumu gibi faktörler hesaba katılarak bir ağ tabanlı model sistem geliştirilmiştir. Bir mikroRNA'nın birçok hedefinin olabilmesi ve bir gen üzerinde birden fazla mikroRNA'nın baskılayıcı etkinlik gösterebilmesi sebebiyle mikroRNA:hedef etkileşimleri ağ tabanlı sistemle incelenmiştir. MikroRNA hedeflerinde bir değişiklik meydana gelmesi durumunda mikroRNA aracılı olarak, etkileşimde olan tüm hedef genlerin ifade seviyelerinin yeniden düzenlenmesi ağ üzerinde analiz edilmiştir.
Sonuç olarak mikroRNA aracılı hedef genlerin düzenlenme mekanizmalarını ve yarışmalı davranışlarını simüle eden bir model sistem tasarlanmıştır. Geliştirilen ağ tabanlı model sistem iki meme kanser hasta örneği veri setine uygulandığında, ABCC1 geninin pozitif düzenlenmesi sonucunda, etkileşimde olan genlerin %18,6 ve %17,5'inin gen ifade değişiminin yaklaşık olarak bulunabildiği saptanmıştır. Ağ tabanlı model, Septin9 geninin pozitif düzenlenmesinin gerçekleştirildiği bir in vitro çalışma veri setine uygulandığında ise genlerin %36'sının ifade değişimlerinin yaklaşık olarak tahmin edilebildiği tespit edilmiştir. Bu doğrultuda model yaklaşımında önemli olan faktörlerin ve düzenleyici unsurun bilinmesi halinde, bir değişiklik sonrasında etkileşimde olan binlerce gende meydana gelen ifade değişikliklerinin tahmininin yapılabileceği düşünülmektedir. Sunulan modelle hedef genlerin ortak hedefleyici mikroRNA'larına karşı yarışmalı davranışlarının ve ortak hedeflerin düzenlenmesinde kooperatif mikroRNA etkinliklerinin ağ üzerinde incelenmesi, çoklu ve karmaşık mikroRNA:hedef etkileşimlerinin anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.

Abstract:
MiRNAs are one of the most important factors in the molecular regulation of cancer. Since the discovery of their potential for diagnosis and treatment, studies attemped to explain interaction of miRNAs with their target genes. However, the fact that miRNAs affect multiple targets poses a challenge in miRNA:target analysis.
It is necessary to be understood of microRNA:target interactions and behaviors via network-based model system which includes microRNA binding and activity factors, for the identification of interactions between microRNAs and their targets.
In this study, gene and miRNA expression data from breast cancer patients were retrieved from TCGA and these data were integrated via miRNA:target binding data retrieved from high throughput immunoprecipitation experiments available at several databases. A network-based model system has been developed taking into account factors that are important in miRNA:target interactions such as miRNA expression levels, gene expression level, seed type, binding energy and target site location on the gene. MiRNA:target interactions have been investigated by a network-based approach because single miRNA can have many targets and multiple miRNAs can exhibit repressive activity on one gene. In the case of a change in expression level of one the miRNA targets, recalculation of the expression levels of all the target genes interacting with that miRNA were analyzed on the network.
As a result, a model system has been designed that simulates the regulation mechanisms and competitive behaviors of target genes through miRNA. When the network-based model system was applied to ABCC1 gene upregulation in the two breast cancer patient sample data sets, it was found that expression changes of 18.6% and 17.5% of the interacting genes on network could be predicted approximately. When the network-based model was applied to an in vitro study data set in which Septin9 gene was upregulated was performed, it was found that expression changes of 36% of the genes could be estimated approximately. In this context, it is considered that if regulatory element and the factors that are important in the model approach are known, the model can estimate the changes in the expression occurring in thousands of genes interacting after a change.The examination of competing behaviors of target genes against common targets of miRNAs and cooperative activities of miRNA on the regulation of common targets on network by the model developed in this thesis study will facilitate the understanding of complex miRNA: target interactions.