Geri Dön

Molecular diagnosis with exome sequencing re-analysis of undiagnosed and rare diseases

Tanısız ve nadir hastalıklarda yeniden ekzom dizileme analizi ile moleküler tanı

PDF İndir

  1. Tez No: 760874
  2. Yazar: SEZER AKYÖNEY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZDEN HATIRNAZ NG, DR. ÖZKAN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Biyoinformatik, Biyoistatistik, Ekzom dizileme, Moleküler tanı, Moleküler yapı, Nadir hastalıklar, İstatistiksel yöntemler, Bioinformatics, Bioistatistics, Exome sequencing, Molecular identification, Molecular structure, Rare diseases, Statistical methods
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Nadir hastalıklar, Avrupa'da 2000 kişiden birini etkileyen hastalıklar olarak tanımlanmaktadır. Literatüre göre halihazırda bilinen 7000 farklı hastalık nadir olarak kabul edilmektedir ve nadir hastalıkların %80'i genetik temellidir. Daha önce tanımlanan hastalıklar ile açıklanamamış veya bugüne kadar yeterli tanı testlerinin bulunmaması nedeniyle teşhis koyulamayan nadir hastalıklardan etkilenen bireyler de mevcuttur. Tanı yöntemlerindeki gelişmeler, genetik bozukluklarda tanı oranlarını artırmıştır. Günümüzde yeni nesil dizileme, tüm genomun yüksek çözünürlüklü taranmasını sağlayan, moleküler teşhiste en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bununla birlikte, yeni nesil dizileme uygulamalarının başarı oranları %50'nin altındadır. Geliştirilen yeni teknolojilerin yanı sıra artan literatür bilgileri, gelişen biyoinformatik analiz araçları ve daha kapsamlı filtreleme yöntemleri ile bugüne kadar üretilmiş yeni nesil dizileme verilerinin başarı oranlarını artırmak mümkündür. Bu araştırmanın bir parçası olarak, nadir görülen hastalıkların teşhisi için özel olarak tasarlanmış bir biyoinformatik iş akışı geliştirdik. Farklı algoritmalarla geliştirilen birden fazla varyant çağırıcıyı birleştirerek, bir genomdaki tüm tek nükleotid varyantlarını, insersiyon-delesyon varyantlarını ve yapısal varyantları bulmayı hedefledik. Ayrıca klinisyenler tarafından hazırlanan derin fenotipleme ile gen listelerimizi büyüttük ve daha geniş bir filtreleme gerçekleştirdik. Çalışmalar sonucunda birçok hasta tanısız kalmaya devam etti. Bunun dışında iki hastada kesin tanı alırken, diğer üç hastanın varyantı doğrudan hastalıkla ilişkilendirilemedi, ancak güçlü adaylar olarak bildirildi. Bu çalışmada derin fenotipleme ve genişletilmiş filtrelemenin önemini ve nadir hastalıklar için geliştirdiğimiz ACUGEN iş akışının daha önce tanı alamamış hastaların yeniden analiz yoluyla tanı alabileceğini gösterdik.

Özet (Çeviri)

Rare diseases are described as affecting one in 2000 people in Europe. According to the literature, there are already known 7000 different conditions considered rare, and 80% of rare diseases have a genetic background. There are rare disease patients who have not been diagnosed with previously described disorders or because adequate diagnostic tests are not available to date. Improvements in diagnostics methods have increased the rates of diagnosis of genetic diseases. Nowadays, next-generation sequencing is one of the most widely used molecular diagnostics methods that provide high-resolution screening of the entire genome. Nevertheless, the success rates of next-generation sequencing applications are less than 50%. Apart from the new technologies developed, it is possible to increase the success rates of the next generation sequencing data produced until today, with the increasing literature information, development of bioinformatics analysis tools and more comprehensive filtering methods. We developed a pipeline specifically designed for the diagnosis of rare diseases as part of this research. By combining multiple variant callers developed with different algorithms, we aimed to find all single nucleotide variants, insertion-deletion variants, and structural variants on a genome. In addition, we expanded our gene lists with deep phenotyping prepared by clinicians and performed more extended filtering. Many patients went undiagnosed as a result of the studies. Aside from that, two patients had a definitive diagnosis, and three other patients' variants could not be associated with the disease directly, but they were reported as strong candidates. We demonstrated the importance of deep phenotyping and extended filtering in this study and how the ACUGEN pipeline we developed for rare diseases enables previously undiagnosed patients to be diagnosed through re-analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1020996

    Nörogelişimsel bozukluklarda snRNA kaynaklı genetik nedenlerin araştırılması

    Investigation of snRNA-related genetic causes in neurodevelopmental disorders

    BENAN DERNEK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıEge Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA IŞIK

  2. Tez No

    971957

    Moleküler tanı konulamamış konjenital böbrek ve üriner kanal anomalisi olan hastalarda tüm ekzom dizileme verilerinin retrospektif analizi ile aday gen tespiti

    Retrospective analysis of whole exome sequencing data for candidate gene identification in patients with undiagnosed congenital kidney and urinary tract anomalies

    HİLAL ESMANUR KAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    GenetikGazi Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM KAYHAN

  3. Tez No

    1019973

    Nadir genetik hastalıkların yenidoğan yoğun bakım hastalarında ekzom dizileme yöntemi kullanılarak araştırılması

    Investigation of rare genetic disorders in neonatal intensive care unit patients using whole exome sequencing

    ÖMER BERKAY ERTAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE MUTLU

  4. Tez No

    904803

    Nadir metabolik hastalıklarda tüm ekzom dizileme verilerinin biyoinformatik analizleri ile fenotipten sorumlu varyantların değerlendirilmesi

    Bioinformatics analysis and variant interpretation of whole exome sequencnig data in inborn errors of metabolism

    CAN KOŞUKCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    Pediatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIZA KÖKSAL ÖZGÜL

  5. Tez No

    904242

    Moleküler tanısı olmayan primer siliyer diskinezi ön tanılı hastaların tüm ekzom dizileme analizi verilerinin retrospektif olarak yeniden değerlendirilmesi

    Retrospective evaluation of whole exome sequencing data of patients with suspected primary ciliary dyskinesia without molecular diagnosis

    TİLBE HAKÇIL ÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GenetikGazi Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM KAYHAN

Geri Dön