| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Biološki procesi in napovedovanje neodzivnosti na zaviralce dejavnika tumorske nekroze pri Crohnovi bolezni z integracijo genomskih podatkov
Gregor Jezernik, 2020, doktorska disertacija

Opis: Razvoj bioloških zdravil je pomembno prispeval k možnostim zdravljenja raka in imunsko pogojenih bolezni. Med najpogosteje uporabljenimi biološkimi zdravili so zaviralci dejavnika tumorske nekroze (TNF). Crohnova bolezen je pogosta imunsko pogojena bolezen prebavil, ki se zdravi z zaviralci TNF. Kljub tarčnemu delovanju zaviralcev TNF del bolnikov s Crohnovo boleznijo žal ne doseže dobrega odziva na zaviralce TNF že ob uvedbi terapije ali pa sprva dober odziv na zaviralce TNF s časom izzveni. Neodzivnost na zaviralce TNF predstavlja pomeni izgubo nadzora nad pogosto hudim bolezenskim stanjem bolnika s Crohnovo boleznijo, ki je po nepotrebnem izpostavljen potencialno hudim neželenim stranskim učinkom bioloških zdravil, in tudi precejšnje finančno breme za zdravstveno blagajno. Ti razlogi utemeljujejo potrebo po napovedovanju odziva na biološka zdravila, po možnosti še pred uvedbo zdravljenja. V doktorski disertaciji smo celostno raziskali biološke označevalce odziva na zaviralce dejavnika tumorske nekroze na ravni DNA in RNA ter maščobnih kislin v vzorcih periferne venske krvi skupine slovenskih bolnikov s Crohnovo boleznijo, ki se je zdravila z adalimumabom. Rezultate teh analiz smo uporabili za oblikovanje novih napovednih modelov s pristopi strojnega učenja, t.i. metode podpornih vektorjev. Za namene iskanja vzročnih bioloških procesov, ki pogojujejo neodzivnost na zaviralce dejavnika tumorske nekroze, smo sistematsko preučili gensko ontologijo že objavljenih bioloških označevalcev odziva na zaviralce dejavnika tumorske nekroze v kronični vnetni črevesni bolezni. Za primerjalno analizo genske ontologije smo zbrali tudi biološke označevalce odziva v revmatoidnem artritisu. Ker je neodzivnost pogostejša med pediatričnimi bolniki, smo analizo genske ontologije razširili še na vzročne gene pediatričnih dednih oblik kronične vnetne črevesne bolezni in sindrome s klinično sliko, skladno s kronično vnetno črevesno boleznijo. Dodatno smo tudi poskusili ponoviti že objavljen napovedni model odziva na infliksimab, ki temelji na izražanju petih genov v črevesni sluznici. Rezultati genske ontologije že objavljenih označevalcev kažejo na povezavo med krvnimi lipoproteini in odzivom na zaviralce dejavnika tumorske nekroze pri kronični vnetni črevesni bolezni, kot tudi pri revmatoidnem artritisu. Na osnovi rezultatov genske ontologije pediatričnih dednih oblik kronične vnetne črevesne bolezni lahko sklepamo, da so zelo zgodnje pediatrične oblike z nastopom bolezni pred šestim letom starosti ločena genetska entiteta in je neodzivnost pogojena z drugimi procesi, npr. s primarno imunsko pomanjkljivostjo. Analiza bioloških podatkov na ravni DNA in RNA ter maščobnih kislin ni pokazala biološkega označevalca, ki bi dosegel statistično značilnost, kar odraža tudi analiza napovedne moči s pristopi strojnega učenja. Profili maščobnih kislin nimajo napovedne moči za določevanje odziva na zaviralce dejavnika tumorske nekroze, genomski in transkripromski podatki pa imajo le nizko napovedno moč. Napovedni model na osnovi že objavljenega modela izražanja genov v črevesni sluznici smo uspešno ponovili in prenesli na drugo učinkovino (adalimumab). Na osnovi izražanja štirih genov v vneti in nevneti črevesni sluznici je možno napovedati odziv na zaviralce dejavnika tumorske nekroze s natančnostjo do 100 %. Nato smo še analizirali diagnostično napovedno moč bioloških podatkov s vključitvijo bioloških podatkov zdravih prostovoljcev, ki so že bili na voljo. Napovedni model na osnovi dednega zapisa in profilov maščobnih kislin je z natančnostjo do 100 % ločil med zdravimi prostovoljci in bolniki s Crohnovo boleznijo.
Ključne besede: Crohnova bolezen, genomika, transkriptomika, adalimumab, izid zdravljenja, genska ontologija
Objavljeno: 20.01.2021; Ogledov: 135; Prenosov: 25
.pdf Celotno besedilo (3,69 MB)

2.
Primerjava pristopov edgeR in voom za analizo diferencialnega izražanja genov na podlagi podatkov sekvenciranja transkriptoma
Lara Bezjak, 2019, magistrsko delo

Opis: Izhodišče: Z razvojem visoko zmogljivih tehnologij sekvenciranja, ki so omogočile pridobitev velike količine podatkov iz bioloških vzorcev, je hitro naraslo tudi število programskih orodij za urejanje teh podatkov, vendar pa trenutno še ni soglasja o najprimernejšem postopku ali metodi za identifikacijo različno izraženih genov s tehnologijo sekvenciranja naslednje generacije (RNA-seq). Namen naloge je bil analizirati dva pristopa za analizo RNA-seq podatkov in njune rezultate validirati z zlatim standardom. Metode: V nalogi smo uporabili dva pristopa, edgeR (Robinson, et al., 2010) in limma (Ritchie, et al., 2015) -voom (Law, et al., 2014), ter njune rezultate preverili z metodo RT-qPCR. Z RT-qPCR smo preverili štiri gene, ki so imeli izračunane nasprotujoče si log2FC in p-vrednosti. Na koncu smo zbrane rezultate vseh treh metod analizirali s programskim orodjem SPSS. Rezultati: Rezultati Spearmanovega testa korelacije so pokazali močno korelacijo med izračunanimi log2FC in p-vrednostmi obeh pristopov, vendar je Wilcoxonov test pokazal, da se log2FC in p-vrednosti kljub temu statistično značilno razlikujejo glede na to, katero metodo smo uporabili. Tri gene, ki so se po metodah edgeR in voom najbolj razlikovali, smo analizirali z RT-qPCR in ugotovili, da dobljeni rezultati qRT-PCR bolj sovpadajo s pristopom voom kot z edgeR, kar je potrdil tudi Spearmanov test korelacije in Wilcoxonov test. Diskusija: Iz rezultatov smo zaključili, da je pristop voom primernejši, saj daje zanesljivejše rezultate kot edgeR kljub temu da smo imeli zelo majhen vzorec (3 posameznike za vsako skupino).
Ključne besede: RNA sekvenciranje, transkriptomika, R, RT-qPCR, bioinformatika
Objavljeno: 11.11.2019; Ogledov: 394; Prenosov: 89
.pdf Celotno besedilo (1,59 MB)

Iskanje izvedeno v 0.06 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici