Kopya Sayısı Varyasyonlarının Makine Öğrenme Yöntemi İle Analiz Edilmesi

Copy number variations, that are losses or gains of particular DNA regions, are found about two percent in the human genome. This group which belongs to structural variations can be found in the healthy population and sometimes losses or gains specific regions can lead to clinical manifestations. Interpretation of clinical and genetic data, which also requires family work to interpret clinically the detected copy number variation, does not always provide accurate information. Increasing application of machine learning algorithms is getting widely used in the medical field and becoming increasingly important, especially in areas with large data such as genetics. The aim of this study is to use machine learning algorithms in clinical interpretation of copy number variations. Machine learning models were created using multiple multi-class machine learning algorithms with the ClinVar data set. In the model made with a smaller data set, the average accuracy of the multi-class decision forest is 0.96, while in the main data set, the accuracy of the multi-class decision forest is 0.86. In this study, it could be shown that the most common identified variants were interpreted with higher accuracy and the model was more successful when the two classes benign and pathogenic were separated. This preliminary study demonstrated that a machine learning model could be used to automate diagnosis and in the clinical interpretation of copy number variants.Kopya sayısı varyasyonları insan genomunun yaklaşık yüzde ikisinde bulunan belirli bir DNA bölgesinin kayıp veya kazançlarıdır. Yapısal varyasyonlar arasında yer alan bu grup sağlıklı popülasyonda bulunabileceği gibi ilgili bölgenin kayıp veya kazançları klinik tablolarla ilişkilendirilebilir. Tespit edilen kopya sayısı varyasyonunun klinik olarak yorumlamak aile çalışmasını da gerektiren, klinik ve genetik verinin değerlendirme sürecidir ve her zaman doğru bilgiye ulaşılamamaktadır. Kullanımı artan makine öğrenme algoritmaları tıp alanında da kullanılmakta ve özellikle büyük veri setlerinin bulunduğu genetik gibi alanlarda giderek önem kazanmaktadır. Bu çalışma ile kopya sayısı varyasyonlarının klinik açıdan değerlendirilmesinde makine öğrenme algoritmalarının kullanımı amaçlanmıştır. ClinVar veri seti ile birden fazla çok sınıflı makine öğrenme algoritmaları kullanılarak makine öğrenme modelleri oluşturulmuştur. Daha küçük veri seti ile yapılan modelde çok sınıflı karar ağacı ile ortalamada 0,96 doğruluğa ulaşılırken ana veri setinde yine çok sınıflı karar ağacı ile 0,86 doğruluğa ulaşılmıştır. Çalışmada sık karşılaşılan tanımlı varyantların daha yüksek başarı ile tanımlandığı, yine iki sınıflı benign patojenik ayrımında modelin daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu çalışma kopya sayısı varyantlarının klinik değerlendirilmesinde kullanılabilecek ve tanıyı otomatikleştirebilecek öncül bir makine öğrenme modeli oluşturulabileceğini göstermiştir

İkinci Trimester Sonografik Taramasında Multipl Yapısal Anomaliler Gösteren Trizomi 22 Olgusu ve Literatür Derlemesi

Non-mosaictrisomy 22 is one of the common causes of first trimester abortions. It is occasionally observed in live births with an incidence of 1/30000-50000. Its detection is rare in the second or third trimesters as well, and is manifested with serious growth retardation and multiple structural abnormalities on fetal ultrasonography. Herein, we report a case with an abnormal fetal karyotype demonstrating trisomy 22 by cordosynthesis, that was referred to our Medical Genetic Polyclinics due to multiple abnormalities on the second trimester fetal ultrasonography, and subsequently discuss the prenatal ultrasonographic characteristics of trisomy 22 cases in the literature. This study was meant to highlight the importance of prenatal karyotype analysis in abnormal sonographical findings with regard to the presence of possible aneuploidies, which generally result in first trimester abortions, but that may be observed in the second trimester although occasionally, and to emphasize the importance of a detailed genetic counselling due to the risk of a repetition in the following pregnanciesMozaik olmayan trizomi 22, ilk trimester abortuslarının yaygın nedenlerinden biridir. Canlı doğumda görülme oranı oldukça düşüktür ve yaklaşık 1/3000050000'dir. İkinci ve üçüncü trimesterde saptanma oranı da oldukça düşüktür ve fetal ultrasonografide (USG) ciddi büyüme geriliği ve multipl yapısal anomaliler ile kendini gösterir. Bu makalede, ikinci trimesterde fetal ultrasonda multipl anomali nedeni ile Tıbbi Genetik Polikliniği'ne yönlendirilen ve kordosentez ile yapılan fetal karyotip analizi sonucu trizomi 22 bulunan bir fetus sunulmuş ve literatürdeki trizomi 22 olgularının prenatal sonografik özellikleri tartışılmıştır. Genellikle ilk trimester abortusu ile sonuçlanan anöploidilerin, nadir de olsa ikinci trimesterde karşımıza anormal USG bulguları ile çıkabileceği, anormal USG bulgularında prenatal karyotip analizinin önemi ve anöploidilerin sonraki gebeliklerde tekrarlama riski nedeniyle ayrıntı bir genetik danışma verilmesinin önemi vurgulanmak istenmişti

The phenotypic and molecular genetic spectrum of Alström syndrome in 44 Turkish kindreds and a literature review of Alström syndrome in Turkey.

Alström syndrome (ALMS) is an autosomal recessive disease characterized by multiple organ involvement, including neurosensory vision and hearing loss, childhood obesity, diabetes mellitus, cardiomyopathy, hypogonadism, and pulmonary, hepatic, renal failure and systemic fibrosis. Alström Syndrome is caused by mutations in ALMS1, and ALMS1 protein is thought to have a role in microtubule organization, intraflagellar transport, endosome recycling and cell cycle regulation. Here, we report extensive phenotypic and genetic analysis of a large cohort of Turkish patients with ALMS. We evaluated 61 Turkish patients, including 11 previously reported, for both clinical spectrum and mutations in ALMS1. To reveal the molecular diagnosis of the patients, different approaches were used in combination, a cohort of patients were screened by the gene array to detect the common mutations in ALMS1 gene, then in patients having any of the common ALMS1 mutations were subjected to direct DNA sequencing or next-generation sequencing for the screening of mutations in all coding regions of the gene. In total, 20 distinct disease-causing nucleotide changes in ALMS1 have been identified, eight of which are novel, thereby increasing the reported ALMS1 mutations by 6% (8/120). Five disease-causing variants were identified in more than one kindred, but most of the alleles were unique to each single patient and identified only once (16/20). So far, 16 mutations identified were specific to the Turkish population, and four have also been reported in other ethnicities. In addition, 49 variants of uncertain pathogenicity were noted, and four of these were very rare and probably or likely deleterious according to in silico mutation prediction analyses. ALMS has a relatively high incidence in Turkey and the present study shows that the ALMS1 mutations are largely heterogeneous; thus, these data from a particular population may provide a unique source for the identification of additional mutations underlying Alström Syndrome and contribute to genotype-phenotype correlation studies. J Hum Genet 2015 Jan; 60(1):1-9