6. Uluslararası ve 23. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, Ankara, Türkiye, 26 - 28 Ekim 2022, ss.29
Amaç: Alternatif
ekleme tiplerinden biri olan intron tutulumu (intron retention, IR), bir intron
pre-mRNA’ya kopyalandığında ve son mRNA'da kaldığında meydana gelir. İntron
tutulumunun güvenilir bir şekilde ölçülmesi zor olduğu için genellikle ihmal
edilen bir alternatif ekleme sınıfını oluşturur. Biyoinformatik algoritma
araçları ile intron tutulumunun tespitinde karşılaşılabilecek birçok
karıştırıcı faktör bulunmaktadır. Dolayısıyla IR'nin belirlenmesi için bu
faktörlerin tespiti önemlidir. Bu çalışmada RNA-dizileme verilerinde intron
tutulumunun belirlenmesinde kullanılan algoritmalar sunulacaktır. Bunlardan
bazıları; Mixture-of-isoforms model (MISO), Keep Me Around (KMA), IRFinder,
Vast-tools, MAJIQ-SPEL, Whippet, Junction usage model (JUM), IntEREst, IREAD,
IRFinder-S algoritmalarıdır. Ayrıca post-kovid ve kontrol hastalarının
Periferal tek çekirdekli kan hücrelerine (Peripheral Blood Mononuclear Cells,
PBMC) ait 3’er örnek RNA-dizi verilerinin IRFinder-S algoritmasında yapılacak
intron tutulumu analizi ile örneklendirilmesi planlanmıştır.
Yöntem: Post-kovid
ve kontrol hastalarının PBMC’lerine ait RNA-dizileme verileri paired-end, fastq
formatında elde edilmiştir. Analizler için Linux tabanlı sanal sunucuda Python
3.9 programlama dili ile çalışılmıştır. Referans genom olarak insan genomuna
ait GRChg38, STAR programı ile indekslenmiştir. Genomik indexleme sonrası IRFinder-S
programı kullanılarak RNA-dizileme verileri referans genoma hizalanarak tutulan
intronların sayısal verileri elde edilmiştir. Kontrol ve post kovid PBMC
RNA-dizilerinde intron tutulumuna ilişkin elde edilen sayısal verilerin istatistiksel
anlamlılığı DESeq2 paketi ile belirlenmiştir.
Bulgular: Elde
edilen bulgulara göre post-kovid ve kontrol PBMC’lerine ait belirli genlerde
intron tutulumu oranının istatistiksel olarak anlamlı bulunduğu belirlenmiştir.
Sonuç: Özellikle
hastalık, kanser türlerinin oluşum ve gelişim safhalarında intron tutulumu
rolünün belirlenmesinde bahsi geçen algoritmaların tanınması, kullanımı ve
yaygınlaştırılması hastalık ve kanser oluşum yolağının belirlenmesinde önem arz
etmektedir.