DNA Haplotip Analizi

DNA Haplotip Analizi

Tek bir birim olarak kalıtımla geçen, birbirleriyle yakın bağlantılı gen gruplarının allel dizisi haplotipi oluşturur. Aile ağacının (pedigrii) temel kurucusu anne ve babanın sahip olduğu haplotiplerin çocuklara (offspring) nasıl aktarıldığı haplotip analizi çalışmalarının temelini oluşturur. Merkezimizde haplotip analizi ile aşağıdaki sorulara çözüm bulmaya çalışılmaktadır.

i) Homozigotluk Haritalaması:

Otozomal resesif hastalıklarda anne-babanın heterezigot haplotipe sahip olması, hastalıktan etkilenmiş çocukların ise homozigot haplotipe sahip olması beklenir. Akraba evliliklerinde, sağlıklı anne ve babanın eş kromozomları (hastalığa neden olan markırları içeren haplotip) taşıması ihtimalinin yüksek olması neticesinde çocuğun da bu iki haplotipi beraber alması ihtimali normal evliliklere göre yüksektir ve bu durumda çocukta hastalık gözlemlenir. Aynı aileden gelen anne-baba hastalık yapıcı markırları taşıyan heterezigot haplotipi ortak atalarından alırlar. Homozigotluk haritalaması olarak bilinen yöntemde anne-babada heterezigot, hasta bireylerde homozigot bölgeler tesbit edilmeye çalışılır. Merkezimizde homozigotluk haritalaması için hazırlamış olduğumuz yazılım ile tüm genom-exom verileri üzerinden hastalık yapıcı aday bölgeler tespit edilebilmektedir. Aday bölgeleri farklı disiplenlerdeki metodolojilerle (sinyal analizi, istatistiksel testler vs.) bir çok açıdan değerlendirerek doğruluklarının artırılması için araştırmalarımız devam etmektedir. Bu araştırmalar sonucunda ortaya koyacağımız yazılımlar sayesinde resesif hastalıkların genetik kökenini çalışan araştırmacılara aday bölgeleri belirlemeye yardımcı olacak karar destek sistemleri geliştirmeyi hedefliyoruz.

Gormez Z., Bakir-Gungor B., Sagiroglu M.S. (2014) HomSI: Homozygous Stretch Identifier from Next-generation Sequencing Data.Bioinformatics 30 (3): 445-447, (SCI)

Gormez Z., Bakir-Gungor B., Sagiroglu M.S. (2014) Yucesan E., Ugur-Iseri S., Ozbek U., "Yeni nesil dizileme verileri ile resesif hastalıkların çözümü için homozigotluk haritalaması yapan yeni bir program: HomSI", 11. Tıbbı Genetik Kongresi, İstanbul, 24-27 Eylül, 2014, (Sözel Bildiri Üçüncülük Ödülü).

ii) Trio Analizi:

Anne-babanın sahip olduğu haplotipleri çocuklara aktarış biçiminin analiz edilmesidir. Diğer bir deyişle çocuğun anne-babasından aldığı DNAsının yeni dizilişinde anne-baba karışımının nasıl olduğunun saptanmasıdır. Çocuğa aktarılan allelin anneden mi, babadan mı, her ikisinden beraber mi kalıtılması, yoksa yepyeni (de nova) mı olması sorularının cevaplarını içeririr. Tüm genom-exom verileri ile çalışacak trio analizi haplotip analizi konusunda bir diğer araştırma alanızmızdır.

    

Genomik Verilerin Sıkıştırılması

Yeni Nesil Dizileme teknolosi ile birlikte dizileme maliyetlerinde düşüş ve oluşan genomik verilerde artış meydana gelmiştir. Bu nedenle genomik verilerin depolanması ve transferi bir sorun haline gelmiştir. Bu problemin üstesinden gelmek için yüksek performanslı şıkıştırma algoritmalarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Dizi Hizalama

Aktif bir araştırma alanı olan dizi hizalama için hizlamanın nasıl yapıldığı ve değerlendirildiği halen ağır bir tartışma ve inceleme konusudur. Hizalama işlemi birçok karmaşık ve yüksek hacimli çalışmaların ilk adımıdır. Hizalama işlemi işlenen verinin yapısına göre fazla ya da az hata içerebilir. Bu hatalar hizalama işleminden sonra gerçeklenecek olan analizler üzerinde çok büyük etkilere neden olabilirler. Bu nedenle daha az hata oranına sahip olan hizalama metodları geliştirmek önemli bir araştırma alanıdır.

Genom Birleştirme

Yeni nesil dizileme teknolojileriyle birlikte, genom dizileme maliyetinin düşmesi, bilim adamlarını daha önce referans dizisi elde edilmemiş farklı türlerin genomlarını dizilemeye yöneltmiştir. Ancak çoğu genomun farklı yerlerde tekrarlar içermesi ve yeni nesil dizileme teknolojileriyle üretilen verilerin kısa olması veya yüksek oranda hata içermesi farklı türlerin referans genomlarının çıkarılmasını zorlaştırmaktadır. Genom birleştirme işleminin doğruluk oranının artması için halen çözülmeyi bekleyen problemler vardır. Bu nedenle genom birleştirme algoritmalarını iyileştirmeye çalışmak ve doğruluk oranı daha yüksek gelişmiş genom birleştirme algoritmaları üretmek değerli araştırma alanlarıdır.

Orta ve Büyük Boyutlu İnsersiyon ve Delesyon Saptama

Yeni nesil DNA dizileme teknolojileri sayesinde elde edilen tüm genom verilerinin sayısı hızla artmaktadır. Bu verilerin iyi bir şekilde yorumlanabilmesi için iyi bir varyasyon analizi gerekmekte. Varyasyon analizleri tek baz değişiklikleri ve yapısal değişiklikler olarak iki ayrı şekilde ele alınmaktadır. Uzunlukları 15 baz ve daha uzun olan orta ve büyük çaptaki delesyon ve insersiyon gibi yapısal değişiklikler geniş bir alanı etkilediklerinden dolayı ciddi fonksiyonel değişikliklere neden olabilmektedir. Tüm genom verisinin büyüklüğü, verinin karakteristik rastlantısallığı, sınırlı işlem gücü ve genom dizisinin kendi içinde barındırdığı benzerlikler bu tür yapısal değişikliklerin saptanmasını güçleştirmektedir. Bizim amacımız bu tür yapısal değişikliklerin hızlı ve kesin bir şekilde saptanması için yeni yöntemler geliştirmektir.

Kanser Marker Geliştirme

Moleküler modelleme yoluyla kanser teşhis ve tanısında kullanılacak tümör marker geliştirme çalışmaları, hassas biyosensör tanı kitlerinin geliştirilebilmesine öncülük etmesi bakımından çok önemlidir.

Moleküler Modelleme

In-silico model geliştirilmesi, bilgisayar destekli simülasyon çalışmaları biyolojik moleküler sistemlerin daha iyi anlaşılması ve deneysel maliyetlerin düşürülmesi bakımından çok önemlidir.

Digital Tasarım

Dizileme cihazlarından alınan verinin referans genoma hizalanması genetik veri incelemesinin standart basamaklarından biridir. NGS cihazları yüksek miktarlada veri çıkarmaktadır. Bu verinin kabul edilebilir bir sürede ve doğru bir biçimde hizalanması önemlidir. Programlanabilir donanım platformları ile bu işe özel devreler tasarlanıp, donanım seviyesinde hızlı bir şekilde işlem yapılabilmektedir. Grubumuzda bu platformlarüzerinde biyoinformatik algoritmalar ve uygulamalar geliştirme üzerinde çalışılmaktadır.

ChIP-Seq

Chromatin Immunoprecipitation (ChIP) deneylerinin sonucunda elde edilen verilerin analizi DNA-protein etkileşimlerinin ortaya çıkarılması bakımından önem arzetmektedir. ChIP-Seq verileri analiz edilirken, dizilenen okumaların hangi genomik bölgelerde yoğunlaştığının belirlenmesi (peak searching), deneyde kullanılan histon modifikasyonunun DNA ile hangi bölgelerde etkileşime girdiğinin bulunması açısından gereklidir. Bu durum başarılı bir “peak-calling” yazılımının gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Down Sendromu ve Benzeri Genetik Hastalık İşaretlerinin Tespiti için "Anne Kanından Prenatal Tanı" Kitlerinin Geliştirilmesi

Prenatal tarama ve tanı yöntemleri, invaziv (girişimsel) ve non-invaziv (girişimsel olmayan) olarak ayrılabilir. Non-invaziv işlemler anne ve bebeğe zarar vermeyen ultrasonografi, kan testleri gibi girişimsel olmayan yöntemlerdir. Genel olarak 1/200 – 1/250 aralığında risk taşıyan hamileliklerde tanı amaçlı invaziv yöntem olan amniyosentez yapılmaktadır. Bu yöntem %1 oranında düşük riski taşır. Amniyosentezden daha erken bir dönemde uygulanabilen, invaziv olmayan erken tanı sistemi geliştirilme çalışmaları İGBAM bünyesinde sürdürülmektedir.

Tüm Genom Bağlantı Analizi Verilerinin Yolak ve Ağ Bazında Değerlendirilmesi

Milyonlarca tek nükleotid polimorfizmlerinin incelendiği tüm genom bağlantı analizleri (GWAS), insan karmaşık hastalıklarının genetik temellerini açığa çıkarmak için popüler stratejilerdir. Ancak, GWAS çalışmalarında hastalık için orta dereceli etkili bireysel varyasyonlar yakalanamaz. GWAS ların tüm potansiyallerine ulaşabilmek için bu verilerin protein protein etkileşim ağları ve yolak (pathway) bazlı analizi aktif araştırma alanlarımızdan bir tanesidir.

Yeni Nesil Dizileme Verilerinin Yolak ve Ağ Bazında Değerlendirilmesi

Yeni nesil dizileme çalışmalarının bilinen pek çok başarısına rağmen kompleks hastalıklara neden olan etmenlerin bulunabilmesi için dizileme verilerinin farklı verilerin entegrasyonunu mümkün kılan yeni analitik yöntemler eşliğinde analiz edilmesi gerekir. Bu bağlamda son yıllarda mikrodizin, tüm genom bağlantı analizi verileri gibi başka biyolojik veriler üzerinde uygulanmaya başlanan ağ (network) ve yolak (pathway) temelli analizlerin oldukça faydalı sonuçlar doğurduğu gözlemlenmiştir. Bu yöntemlerin yeni nesil dizileme çalışmalarına adapte edilmesi araştırma alanlarımızdan bir tanesini oluşturur.

Ekzom Verilerinden Kopya Sayısı Farklılıklarının (CNV) Analizi

Kopya sayısı farklılıkları (CNV), uzunluğu bir kilobaz ile birkaç megabaz arası değişebilen düplikasyon ve delesyonlara denir. Bu düplikasyon ve delesyonlar birden çok geni içerebilirler ve kritik genlerin ifade düzeylerini etkilemek neticesinde kalıtsal hastalıklara neden olabilirler. Ekzom dizileme verileri kullanılarak kopya sayısı farklılıklarının belirlenmesi ve bu bilginin hasta ve sağlıklı bireyler arasında karşılaştırılarak kalıtsal hastalıklara yol açan etmenlerin bulunması araştırma alanlarımızdan bir tanesini oluşturur.

Metagenomik Çalışma

Bitkisel kaynaklı olan selülozik biyokütle dünya üzerinde bulunan en büyük biyokütleyi oluşturmaktadır. Selülozik biyokütleden verimli bir şekilde biyoyakıt üretilmesi ise enerji sorununa çözüm sağlayacak en önemli yollardan biri olacaktır. Bu teknolojideki kritik nokta, selülozik biyokütleyi etkin ve maliyeti düşük yöntemlerle biyoyakıta dönüştürmektir. Günümüzde yer küre üzerindeki mikroorganizmaların çok büyük bir kısmı kültüre alınmamıştır ve alınamamaktadır. Doğada henüz keşfedilmemiş ve çeşitli endüstriyel alanlarda kullanılabilecek aktivite potansiyeli yüksek mikroorganizmalar ve bunların ürettiği enzimler bulunmaktadır. Bu yüzden son yıllarda genom dizileme teknolojisindeki gelişmelerle birlikte bu amaca yönelik metagenomik yöntemler geliştirilerek uygulanmaktadır. Yeni nesil genom dizileme alt yapısı kullanılarak metagenomik yöntemlerle, yerel kaynaklardan selülozik biyokütleyi parçalayan özgün enzimlerin ve mikroorganizmaların bulunması araştırma alanlarımızdan bir tanesini oluşturur.

Genomik, Proteomik ve Metabolomik Verilerde Hesaplamalı Bio-İşaretçi Keşfi

Biyolojik verilerin analizleri, boyutlarının azaltılması, özelliklerinden bir alt kümenin seçilmesi ve verinin sınıflandırılması, kümelenmesi, yeni durumlarının tahminlenmesi gibi alt çalışmaları kapsamaktadır. Biyolojik verilerin bilgisayar ile analiz edilmesindeki amaçlardan biri, çok yüksek boyutlu/değişkenli bu verilerin klasik laboratuar araştırmaları ile analizinden önce, bilgisayar ile bir ön analize tabi tutulması ve etkili olduğu öngörülen değişkenlerin (bio-işaretçilerin) laboratuar ortamında incelenmesine olanak sağlamaktır. Ayrıca bu yüksek boyutlu verilerdeki, gizli ilişkilerin-örüntülerin bilgisayar yardımıyla keşfedilmesi biyolojik verilerin makine öğrenme modelleri ile analizini gerektirmektedir. Biyolojik verilerde makine öğrenme modellerinin başarısını attırmak ve yüksek boyutlu veri setlerinden ilgili bio-işaretçilerin keşfedilmesi araştırma amaçlarımızı kapsar.

Gumus, E., Gormez, Z.,Kursun, O.(2013), Multi objective SNP selection using pareto optimality. Computational Biology and Chemistry, April 2013.

Gormez Z. Gumus, E. ,Sertbas, A. ,Kursun, O.(2013) Comparison of aggregators for multi-objective SNP selection. 35th Annual International IEEE EMBS Conference, Osaka, Japan, July 2013.

Gormez Z., Seker H., Sertbas A., (2014).Çok Amaçli Optimizasyon Yöntemleri Kullanarak Hipertansiyon Tahmini. 22th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2014. Proceedings of the IEEE 22th , 23-25 April 2014.

Yuceturk B., Gormez Z., Seker H., Sertbas A., "Multigenik Hastalıklarda Mikrodizi Verilerinden Gen Seçimi için Yeni Bir Yöntem", 11. Tıbbı Genetik Kongresi, İstanbul, 24-27 Eylül, 2014, (Poster Bildirisi İkinicilik Ödülü).