Lösemi Modelinde Tüm Genom RNA Dizileme Analiz Algoritması Geliştirilmesi

RNA Dizileme teknolojisi gen anlatım farklılıkları ve kodlayan bölgedeki varyasyonlar, kodlama yapmayan küçük RNAların anlatımları ve gen füzyonlarının belirlenmesi ile bu farklılıkların nedenlerini sunabilmektedir. Ancak bu kadar enformatik bilgiler sunabilen bu teknolojinin analizlerinin yapılması ve yorumlanması oldukça zorludur. T- hücreli akut lenfoblastik lösemi (T-ALL) de prognostik öneme sahip ve hastalığın takibinde kullanılabilecek güvenilir bir genetik belirteç bulunmamakla birlikte, doğrudan tedavi protokolünü ve tedavide yararlanılacak yeni hedef proteinleri belirlemede esas olacak moleküler alt yapı ve sınıflandırma da bilinmemektedir.Gereç ve Yöntem:&nbsp;Biz de bu çalışmamızda, T-ALL gibi karmaşık bir genomik arka plana sahip lösemi hücrelerinde RNA-dizileme için en uygun enformatik iş akış algoritmasını oluşturmayı amaçladık. Bu çalışmada RNA dizileme ile Jurkat ve Molt 4 hücre hatları dizilenmiştir. Doğrulama ve karşılaştırma amacıyla açık veri bankalarından elde edilen sağlıklı timosit alt grupları ve T-ALL hasta (n=12) örnekleri (GSE48173) kullanılmıştır.&nbsp;Bulgular:&nbsp;Açık erişimli veri araçları ile gerçekleştirdiğimiz enformatik analizlerde doku spesifik alternatif kırpılma ürünlerinin kantitatif tayinini, spesifik gen varyasyonlarını ve global gen anlatım düzeylerini başarılı bir şekilde tespit ettik ve T-ALL hasta verisinde aynı yaklaşımları kullanarak doğrulama yaptık.Sonuç:&nbsp;Çalışmamızın sonucunda lösemi hastalarının veri analizinde kullanılabilecek uygun araçlar ve algoritma belirlenmiştir.</div

Hücre Serilerinde Kilitli Nükleik Asitler İle MIR223 Gen Sessizleştirmesi

Kodlama yapmayan küçük RNA’lar hücre farklılaşması, büyümesi, gelişmesi, immün reaksiyonlar, stres adaptasyonu gibi fizyolojik süreçlerin yanı sıra, kanser, kalp hastalıkları gibi kompleks hastalıklarla da ilişkilendirilmiştir.hematopoetik sisteme özgü bir miRNA’dır. T-hücreli Akut Lenfoblastik Lösemi (T-ALL) patogenezine katkıda bulunan miRNA’lar arasında yüksek anlatıma sahip olduğu ve onkomir olarak aktivite gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada&nbsp;geninin T-ALL hücre serilerinde alternatif bir yaklaşım olarak özgün kilitli nükleik asit (KNA) kullanılarak baskılanması ve gen sessizleştirme etkinliğinin gösterilmesi amaçlanmıştır.Gereç ve Yöntem:Kültüre edilen T-ALL hücre serilerine (Jurkat ve Molt4), 24 ve 48 saatlik sürelerde, 100 ve 150pmol konsantrasyonda&nbsp;MIR223’e özgü KNA uygulanmıştır. Her iki zaman aralığında RNA izolasyonu sonrası, stem loop polimeraz zincir reaksiyonu (PZR) ile cDNA sentezlenerek, kantitatif gerçek zamanlı&nbsp;PZR&nbsp;(QRT-PZR) ile miRNA anlatım düzeyleri belirlenmiştir.Bulgular:&nbsp;Her iki hücre serisinde de 24. saatte, 150pmol KNA, sadece transfeksiyon ajanı uygulanmış (Mock) hücrelerle karşılaştırıldığında&nbsp;MIR223&nbsp;düzeyinin yüksek oranda baskılandığı gözlenmiştir (Jurkat %73,&nbsp;p=0,001&nbsp;ve Molt4%80&nbsp;p=0,04). Molt 4 hücre serisinde anlamlı düzeyde baskılanma 48. saatte devam etse de (p=0,005), Jurkat hücre serisinde 48. saatteki baskılama istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır.Sonuç:&nbsp;MIR223&nbsp;onkogenik etki gösteren bir miRNA olarak tanımlanmıştır ve antisens oligolar ile&nbsp;MIR223&nbsp;geninin sessizleştirilmesi T-ALL gibi artmış&nbsp;MIR223&nbsp;anlatımı gösteren kanserlerde hastalığın seyrini ve tedavi alternatiflerini araştırma imkanı sağlamaktadır. Bu çalışmada T-ALL hücrelerinde alternatif bir RNA interferans (sessizleştirme) uygulaması olarak KNA kullanılmıştır ve bu moleküllerin çok etkin ancak kısa süreli olarak kullanılabileceği görülmüştür.</div

Clinical Interpretation of Genomic Variations

Novel high-throughput sequencing technologies generate largescale genomic data and are used extensively for disease mapping of monogenic and/or complex disorders, personalized treatment, and pharmacogenomics. Next-generation sequencing is rapidly becoming routine tool for diagnosis and molecular monitoring of patients to evaluate therapeutic efficiency. The next-generation sequencing platforms generate huge amounts of genetic variation data and it remains a challenge to interpret the variations that are identified. Such data interpretation needs close collaboration among bioinformaticians, clinicians, and geneticists. There are several problems that must be addressed, such as the generation of new algorithms for mapping and annotation, harmonization of the terminology, correct use of nomenclature, reference genomes for different populations, rare disease variant databases, and clinical reports