Tek hücreli veriler üzerinden kanser hücrelerindeki transkriptomik olayların referanssız çıkarımı

İsim Tek hücreli veriler üzerinden kanser hücrelerindeki transkriptomik olayların referanssız çıkarımı
Yazar Sefer, Emre, Eralp, B.
Basım Tarihi: 2024-05-20
Basım Yeri - BMC
Konu Referanssız
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası f8678d49-d3ca-44f0-941b-498042626ea1
Lokasyon Bilgisayar Bilimi
Tarih 2024-05-20
Notlar TÜBİTAK
Örnek Metin Arka Plan Kanserli hücrelerin kimliği, genomik varyasyonlar, epigenetik ve transkripsiyonda yer alan düzenleyici varyasyonlar gibi birçok faktörün bir karışımı yoluyla belirlenir. Transkriptom ekspresyonundaki farklılıklar ve peptitlerdeki anormal yapılar fenotipik farklılıkları belirler. Bu nedenle, toplu RNA-seq ve daha yeni tek hücreli RNA-seq verileri (scRNA-seq), patojenik farklılıkları tanımlamak için önemlidir. Bu durumda, bir referansa ihtiyaç duymayan patojenik varyasyonları ayrıntılı olarak tanımlamak için dizilerin k-mer ayrıştırmasına güveniriz, bu nedenle dizilerin bir referansa göre hizalanmasına bağlı olarak daha geleneksel Yeni Nesil Dizileme (NGS) analiz tekniklerinden daha iyi performans gösterir. Sonuçlar Özofagus ve glioblastoma kanseri hastaları üzerinde hizalamadan bağımsız analizimiz aracılığıyla, birden fazla farklı konumdaki (tekrarlar, intergenik bölgeler, ekzonlar, intronlar) yüksek frekanslı varyasyonlar yanı sıra birçok farklı form (füzyon, poliadenilasyon, birleştirme vb.) keşfedilebilir. Ek olarak, daha az odaklanmış olayların önemini, bu olayların tümör prognozu, tümör tahmini, tümör neoantijen çıkarımı ve bunların bağışıklık mikro ortamıyla olan bağlantıları için göstergeler olarak kabul edildiği klasik bir transkriptom analiz hattında sistematik olarak analiz ettik. Sonuçlarımız, özofagus kanseri (ESCA) ve glioblastoma süreçlerinin, patojenik mikrobiyal RNA, tekrarlanan sekanslar, yeni ekleme varyantları ve uzun intergenik kodlayıcı olmayan RNA'lar yoluyla açıklanabileceğini göstermektedir. (lincRNA'lar). Referanssız süreç ve analiz uygulamamızın, tümör ve normal numunelerdeki diferansiyel scRNA-seq analizinde yardımcı olmasını bekliyoruz; bu da, kanserle ilişkili önemli olaylar için daha kapsamlı bir şema sunar.
DOI 10.1186/s12885-024-12331-5
Cilt 24
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

Tek hücreli veriler üzerinden kanser hücrelerindeki transkriptomik olayların referanssız çıkarımı

Yazar Sefer, Emre, Eralp, B.
Basım Tarihi 2024-05-20
Basım Yeri - BMC
Konu Referanssız
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası f8678d49-d3ca-44f0-941b-498042626ea1
Lokasyon Bilgisayar Bilimi
Tarih 2024-05-20
Notlar TÜBİTAK
Örnek Metin Arka Plan Kanserli hücrelerin kimliği, genomik varyasyonlar, epigenetik ve transkripsiyonda yer alan düzenleyici varyasyonlar gibi birçok faktörün bir karışımı yoluyla belirlenir. Transkriptom ekspresyonundaki farklılıklar ve peptitlerdeki anormal yapılar fenotipik farklılıkları belirler. Bu nedenle, toplu RNA-seq ve daha yeni tek hücreli RNA-seq verileri (scRNA-seq), patojenik farklılıkları tanımlamak için önemlidir. Bu durumda, bir referansa ihtiyaç duymayan patojenik varyasyonları ayrıntılı olarak tanımlamak için dizilerin k-mer ayrıştırmasına güveniriz, bu nedenle dizilerin bir referansa göre hizalanmasına bağlı olarak daha geleneksel Yeni Nesil Dizileme (NGS) analiz tekniklerinden daha iyi performans gösterir. Sonuçlar Özofagus ve glioblastoma kanseri hastaları üzerinde hizalamadan bağımsız analizimiz aracılığıyla, birden fazla farklı konumdaki (tekrarlar, intergenik bölgeler, ekzonlar, intronlar) yüksek frekanslı varyasyonlar yanı sıra birçok farklı form (füzyon, poliadenilasyon, birleştirme vb.) keşfedilebilir. Ek olarak, daha az odaklanmış olayların önemini, bu olayların tümör prognozu, tümör tahmini, tümör neoantijen çıkarımı ve bunların bağışıklık mikro ortamıyla olan bağlantıları için göstergeler olarak kabul edildiği klasik bir transkriptom analiz hattında sistematik olarak analiz ettik. Sonuçlarımız, özofagus kanseri (ESCA) ve glioblastoma süreçlerinin, patojenik mikrobiyal RNA, tekrarlanan sekanslar, yeni ekleme varyantları ve uzun intergenik kodlayıcı olmayan RNA'lar yoluyla açıklanabileceğini göstermektedir. (lincRNA'lar). Referanssız süreç ve analiz uygulamamızın, tümör ve normal numunelerdeki diferansiyel scRNA-seq analizinde yardımcı olmasını bekliyoruz; bu da, kanserle ilişkili önemli olaylar için daha kapsamlı bir şema sunar.
DOI 10.1186/s12885-024-12331-5
Cilt 24
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.