Molecular Biology and Genetics / Moleküler Biyoloji ve Genetik
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/9
Browse
21 results
Search Results
Research Project Ms Homolog özelliğe dayalı veritabanı aramalarının kapsamının genişletilmesi(2012) Yılmaz, Şule; Allmer, JensProteomik, çalışılan proteinin işlevini, yerini, etkileşimi ve diğer özelliklerini inceleyen bir bilim dalıdır. Kütle spektrometresi (MS) bu alanda kullanılan bir analitik tekniktir. Bu teknik, birkaç saat içerisinde binlerce spektrumlar üretilmesine olanak sağlamaktadır. Bu alanda, temel olarak iki yaklaşım bulunmaktadır: veritabanı araması ve de novo dizileme. Veritabanı araması, bilinen bir protein dizisi söz konusu olduğunda spektrumlara tahmin atamaları yapılmasına fırsat vermektedir. Fakat tahminler, veritabanında dizinin doğru bir şekilde eklenmiş olmasına bağlıdır. Dizinin veritabanında yer almadığı durumlarda, de novo dizileme algoritmaları ile veritabanından herhangi bir yardım almadan incelenen protein hakkında sonuç elde edilebilmektedir. Fakat bu algoritmaların başarısı spektrumların kalitesine oldukça bağlıdır. Veritabanı aramalarında, hata-toleranslı tanımlamaya olanak veren bazı yöntemler bulunmaktadır. Peptit dizi etkiletleme (PDE) bu amaçla kullanılan bir tekniktir. PDE, arama alanını azaltmak amacı ile veritabanının filtrelemesinde de kullanılan kısa amino asit dizisidir. Fakat PDE’ler, öncül yon kütlesine bağlıdır ve bu yüzden öncül iyon kütlesindeki herhangi bir değişiklik PDE yaratılmasını engellemektedir. Ayrıca, veritabanında protein dizisi bulunmadığı durumlarda homoloji arama yapılması da yararlı olabilmektedir. Bu strateji, yakın türler üzerinde veritabanı aramasını olanak sağlamaktadır. Mevcut homoloji arama yöntemleri de novo dizileme algoritmalarına dayalı olarak çalışmaktadır. Fakat kullanılan de novo dizileme algoritmaları modellemede bazı matematiksel hataları içerebilmekte ve spektrumlara her zaman tahmin verememektedirler.Research Project Mikro-RNA metabolik ağ kontrol analizi için veri ambarı(2017) Saçar Demirci, Müşerref Duygu; Acar, İlhan Erkin; Allmer, JensMikroRNA'lar (miRNA) uzunluğu yaklaşık 22 nükleotid olan, tek diziden oluşan ve kodlama özelliği olmayan küçük RNA'lardır ve gen ekspresyonunu transkripsiyon sonrası seviyede hedefleri olan mRNA'ların translasyonel baskılanması ve istikrarsızlaştırılması yoluyla kontrol ederler. Çeşitli türlerde yüzlerce miRNA tespit edilmesine rağmen, miRNA?ların büyük bir miktarı hala bilinmemektedir. Bu nedenle, yeni miRNA genlerinin keşfi, miRNA aracılığıyla düzenlenen transkripsiyon sonrası düzenleme mekanizmalarının anlaşılması için önemli bir adımdır. Konvansiyonel ileri genetik tarama, klonlanmış ürünleri domine eden, yüksek miktarda sentezlenen ve/veya her yerde görülen miRNA?lara karşı yanlı bir yöntemdir. Fakat bu tarz biyolojik yöntemler nadir miRNA?ların saptanmasında etkisiz kalmaktadır. İncelenen doku ve organizmanın içinde bulunduğu gelişimsel dönemlerin farklılıkları gibi sınırlamalar, olası miRNA?ları in silico olarak bulmak için karmaşık bilgisayar programlarının geliştirilmesine yol açmıştır. Ancak bir genomdaki muhtemel miRNA?ları tahmin etme amacıyla oluşturulan bu programlar, tahminlerini deneysel olarak doğrulamak için yeterli güveni garanti edebilecek kadar hassas ya da kesin olmaktan çok uzaklardır. Bu nedenle, bu proje kapsamında miRNA analizinde daha güvenilir sonuçlar elde etmek için yeni ve daha etkili bir araç geliştirdik. Proje kapsamında geliştirdiğimiz yöntem sayesinde artık miRNA?lar organizmaların genom dizilerinden yüksek güven aralıklarında bulunabilmektedir. MiRNA?ların potansiyel hedeflerini tespit edebilmek için kullanılması planlanan algoritmaların yeterli doğruluk seviyesinde olmadığı denemeler sonucu görüldükten sonra, hedef tahminlemesi için psRNATarget gibi özelleştirilebilir tahmin araçlarının kullanımı tercih edilmiştir. Bu araçlar birlikte kullanarak farklı organizmalarda önemli miRNA etkileşimleri bulunmuştur. VANESA?nın verilerini aldığı DAWIS-M.D.?ye, tüm bilinen miRNA?lar ve bunların hedeflerini içeren bir veritabanı entegre edilmiştir. Böylece, düzenleyici yolakların görselleştirilmesi (örn: KEGG, Reactome) ve miRNA etkileşimleriyle zenginleştirilmesi mümkün hale gelmiştir. Ek olarak, tahmini yapılan miRNA?lar ve hedefleri, yerel olarak VANESA?ya eklenebilmektedir. Bu özellik, kızamık yolaklarının daha iyi anlaşılmasına ve ALS için yeni potansiyel ilaç hedeflerinin tanımlanmasına olanak sağlamıştır.Research Project Puccinellia distans (Jacq.) Parl.’da boron hiperakümülasyonu ve tolerans mekanizmalarının proteomiks yaklaşım kullanarak anlaşılması(2017) Yalçın, Talat; Frary, Anne; Allmer, JensBor hem yüksek hem düsük konsantrasyonlarında bitkilerde büyüme bozukluklarına ve verim kaybına neden olmaktadır. Yüksek bor konsantrasyonundan kaynaklanan problemlerin giderilmesi için gerçeklestirilen; topragın yıkanması, topragın çinko ile zenginlestirilmesi gibi yöntemlerin bu sorunun giderilmesinde yetersiz kaldıgı gözlemlenmistir. Dünya bor rezervlerinin %71,3?üne sahip olan Türkiye?de bor toksisitesi, önemli bir tarımsal sorundur ve ülkenin belirli bölgelerindeki birçok tarım bitkinin verimini azaltmakta ve kullanılabilir tarım alanlarını kısıtlamaktadır. Dayanıklı tür belirlemeye yönelik yapılan arastırmalar sonucunda Türkiye?de bor madenlerinin bulundugu arazilerde büyüyebilen ve yüksek bor toksisitesine tolerans gösteren Puccinellia distans (çorak çimi) tanımlanmıstır. Tarımsal olarak ekonomik bir degeri olmamasına ragmen, yakın zamanda gerçeklestirilen fizyolojik çalısmaların ısıgında bünyesinde yüksek miktarlarda bor biriktirebildigi bulunmustur. Bu bitki türü ile transkriptomik düzeyde çalısılmıstır fakat üzerinde daha önce proteomik düzeyde herhangi bir çalısma gerçeklestirilmemistir. Bu projede, Puccinelia distans bitkisindeki bor toksisitesine karsı toleransta rol oynayan mekanizmalar proteomik (proteinlerin farklı ekspresiyon profillerinin çıkarılması) yaklasımla incelenmistir. Puccinellia distans bitkisindeki bor toksisitesine dayanıklılık mekanizmalarını ortaya çıkarmak için bor stresine maruz bırakılmıs bitkiler ile normal sartlarda yetistirilmis bitkilerin kök ve yapraklarından izole edilen proteinler incelenmistir. Ifadelenmesi farklı bulunan proteinlerin tanımlanması için etiketsiz (label-free) kütle spektrometresi ile ölçümler yapılmıstır. Puccinelia distans transkriptomu, Arabidopsis thaliana ve Oryza sativa proteinleri ve de novo dizileme sonuçlarında olusan bir veritabanı kullanılarak kütle spektrometre verileri analiz edilmistir, peptitler ve dolayısıyla proteinler tanımlanmıstır. Çalısma sonucunda boron transportundan sorumlu aquaporin proteinleri, tonoplastlar tanımlanmıs ve karbohidrat, lipid, protein yıkım, oksidatif stres, hormonal sinyal transdüksiyonu gibi metabolik yolların stres kosullarından etkilendigi tespit edilmistir.Research Project Gen İfadesinin Yeni Düzenleyicileri Halkasal Rna’ların Apoptotik Yolaklara Olan Etkilerinin Araştırılması(2019) Akgül, Bünyamin; Aldanmaz, Ayten Nalbant; Allmer, JensApoptoz gerek normal gelişimde gerekse kanser, otoimmun ve dejeneratif hastalıklar gibi bir dizi patolojik olgularda önemli rol oynayan hücresel bir işlevdir. Apoptotik mekanizmalar üzerine yapılan araştırmalar, apoptotik yolakların protein kodlayan genler yayında protein kodlamayan genler tarafından da düzenlendiğini göstermektedir. Bu bağlamda miRNA’lar ve uzun kodlamayan transkriptler en iyi karakterize edilmiş kodlamayan RNA türlerini oluşturmaktadır. Son iki yılda derin sekanslama protokollerinde ve ilgili derin sekans verilerinin incelenmesinde kullanılan biyoinformatik algoritmalarda yapılan değişiklikler, lineer kodlamayan transkripter yanında halkasal formda kodlamayan transkriptlerin (halkasal RNA) keşfine yol açmıştır. Çekirdek ve sitoplazmada lokalize olabilen ve genomun çok farklı bölgelerinden üretilen halkasal RNA’ların biyogenezi, moleküler fonksiyonu, etkileştikleri diğer moleküller ve regülasyonlarıyla ilgili bilgiler oldukça sınırlıdır. İnsanda intrinsik ve ekstrinsik yolağın düzenlenmesinde rol oynayan halkasal RNA’ların sistematik bir yaklaşımla belirlenmesini amaçlayan bu projede genetik manipülasyonların kolay olduğu HeLa hücreleri model olarak seçilmiştir. Hipotezler ayrıca Jurkat ve MCF-7 hücrelerinde test edilerek tanımlanan RNA’ların hücreye özgün olup olmadığı araştırılmıştır. HeLa hücrelerinde intrsinsik yolak doksorubisin ve sisplatin ile ekstrinsik yolak ise anti-FAS/CD95 antikoru ve TNF-alfa ile tetiklenecek ve izole edilen RNA’lar derin sekans analizine tabi tutulmuştur. Kümeleme çalışmaları, kullanılan liganda göre ifadesi değişen halkasal RNA’lar olduğunu göstermiştir. qPCR ile doğrulanan adaylardan bir tanesi HeLa hücrelerinde susturularak fonksiyonel teste tabi tutulmuştur. Ayrıca biyoinformatik analizler, bazı aday halkasal RNA’ların proteine çevrilme potansiyeli olduğunu gösterirken diğer bazı adayların miRNA süngeri olarak görev yapabileceğine işaret etmektedir.Book Part Citation - Scopus: 444 Current Challenges in Mirnomics(Humana Press, 2022) Akgül, Bünyamin; Stadler, Peter F.; Hawkins, Liam J.; Hadj-Moussa, Hanane; Storey, Kenneth B.; Ergin, Kemal; Allmer, JensMature microRNAs (miRNAs) are short RNA sequences about 18–24 nucleotide long, which provide the recognition key within RISC for the posttranscriptional regulation of target RNAs. Considering the canonical pathway, mature miRNAs are produced via a multistep process. Their transcription (pri-miRNAs) and first processing step via the microprocessor complex (pre-miRNAs) occur in the nucleus. Then they are exported into the cytosol, processed again by Dicer (dsRNA) and finally a single strand (mature miRNA) is incorporated into RISC (miRISC). The sequence of the incorporated miRNA provides the function of RNA target recognition via hybridization. Following binding of the target, the mRNA is either degraded or translation is inhibited, which ultimately leads to less protein production. Conversely, it has been shown that binding within the 5? UTR of the mRNA can lead to an increase in protein product. Regulation of homeostasis is very important for a cell; therefore, all steps in the miRNA-based regulation pathway, from transcription to the incorporation of the mature miRNA into RISC, are under tight control. While much research effort has been exerted in this area, the knowledgebase is not sufficient for accurately modelling miRNA regulation computationally. The computational prediction of miRNAs is, however, necessary because it is not feasible to investigate all possible pairs of a miRNA and its target, let alone miRNAs and their targets. We here point out open challenges important for computational modelling or for our general understanding of miRNA-based regulation and show how their investigation is beneficial. It is our hope that this collection of challenges will lead to their resolution in the near future. © 2022, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.Letter Citation - Scopus: 9A Call for Benchmark Data in Mass Spectrometry-Based Proteomics(Proteomass Scientific Society, 2012) Allmer, JensProteomics is a quickly developing field. New and better mass spectrometers, the platform of choice in proteomics, are being introduced frequently. New algorithms for the analysis of mass spectrometric data and assignment of amino acid sequence to tandem mass spectra are also presented on a frequent basis. Unfortunately, the best application area for these algorithms cannot be established at the moment. Furthermore, even the accuracy of the algorithms and their relative performance cannot be established. This is due to the lack of proper benchmark data. This letter first introduces the field of mass spectrometry-based proteomics and then defines the expectations of a well-designed benchmark dataset. Thereafter, the current situation is compared to this ideal. A call for the creation of a proper benchmark dataset is then placed and it is explained how measurement should be performed. Finally, the benefits for the research community are highlighted. © 2012, Proteomass Scientific Society. All rights reserved.Conference Object Citation - WoS: 3Citation - Scopus: 8Distinguishing Between Microrna Targets From Diverse Species Using Sequence Motifs and K-Mers(SCITEPRESS, 2017) Yousef, Malik; Khalifa, Waleed; Acar, İlhan Erkin; Allmer, JensA disease phenotype is often due to dysregulation of gene expression. Post-translational regulation of protein abundance by microRNAs (miRNAs) is, therefore, of high importance in, for example, cancer studies. MicroRNAs provide a complementary sequence to their target messenger RNA (mRNA) as part of a complex molecular machinery. Known miRNAs and targets are listed in miRTarBase for a variety of organisms. The experimental detection of such pairs is convoluted and, therefore, their computational detection is desired which is complicated by missing negative data. For machine learning, many features for parameterization of the miRNA targets are available and k-mers and sequence motifs have previously been used. Unrelated organisms like intracellular pathogens and their hosts may communicate via miRNAs and, therefore, we investigated whether miRNA targets from one species can be differentiated from miRNA targets of another. To achieve this end, we employed target information of one species as positive and the other as negative training and testing data. Models of species with higher evolutionary distance generally achieved better results of up to 97% average accuracy (mouse versus Caenorhabditis elegans) while more closely related species did not lead to successful models (human versus mouse; 60%). In the future, when more targeting data becomes available, models can be established which will be able to more precisely determine miRNA targets in hostpathogen systems using this approach.Book Part Citation - Scopus: 9Differential Expression of Toxoplasma Gondii Micrornas in Murine and Human Hosts(Springer, 2016) Allmer, Jens; Saçar Demirci, Müşerref Duygu; Bağcı, CanerMicroRNAs are short RNA sequences involved in post-transcriptional gene regulation. MicroRNAs are known for a wide variety of species ranging from bacteria to plants. It has become clear that some cross-kingdom regulation is possible especially between viruses and their hosts. We hypothesized that intracellular parasites, like Toxoplasma gondii, similar to viruses would be able to modulate their host’s gene expression. We were able to show that T. gondii produces many putative pre-miRNAs which are actually transcribed. Furthermore, some of these expressed pre-miRNAs have a striking resemblance to host mature miRNAs. Previous studies indicated that T. gondii infection coincides with increased abundance of some miRNAs. Here we were able to show that many of these miRNAs have close relatives in T. gondii which may not be distinguishable using PCR. Taken together, the similarity to host miRNAs, their confirmed expression, and their upregulation during infection, it suggests that T. gondii actively transfers miRNAs to regulate its host. We conclude, that this type of cross-kingdom regulation may be possible, but that targeted analysis is necessary to consolidate our computational findings. © Springer International Publishing Switzerland 2016. All rights are reserved.Article Citation - Scopus: 1Determining the C-Terminal Amino Acid of a Peptide From Ms/Ms Data(Proteomass Scientific Society, 2013) Allmer, JensProteomics is currently chiefly based on mass spectrometry (MS) which is the tool of choice to investigate proteins. Two computational approaches to derive the tandem mass spectrum precursor’s sequence are widely employed. Database search essentially retrieves the sequence by matching the spectrum to all entries in a database whereas de novo sequencing does not depend on a sequence database. Both approaches benefit from knowledge about the enzyme used to generate the peptides. Most algorithms default to trypsin for its abundant usage. Trypsin cuts after arginine and lysine and thus the c-terminal amino acid is not known precisely and usually either of the two. Furthermore, 90% of protein terminal peptides may not end with either arginine or lysine and may thus contain any of the other amino acids. Here an algorithm is presented which predicts the c-terminal amino acid to be arginine, lysine or any other. Here an algorithm, named RKDecider, to sort the c-terminal amino acid into one of three groups (arginine, lysine, and other) is presented. Although around 90% accuracy was achieved during data mining spectra for rules that determine the c-terminal amino acid, the implementation’s (RKDecider) accuracy is a little less and achieves about 80%. This is due to the fact that the decision trees were implemented as a rulebased system for speed considerations. The implementation is freely available at: http://bioinformatics.iyte.edu.tr/RKDecider.Article Citation - WoS: 16Citation - Scopus: 18Computational and Bioinformatics Methods for Microrna Gene Prediction(Humana Press, 2014) Allmer, JensMicroRNAs (miRNAs) have attracted ever-increasing interest in recent years. Since experimental approaches for determining miRNAs are nontrivial in their application, computational methods for the prediction of miRNAs have gained popularity. Such methods can be grouped into two broad categories (1) performing ab initio predictions of miRNAs from primary sequence alone and (2) additionally employing phylogenetic conservation. Most methods acknowledge the importance of hairpin or stem-loop structures and employ various methods for the prediction of RNA secondary structure. Machine learning has been employed in both categories with classification being the predominant method. In most cases, positive and negative examples are necessary for performing classification. Since it is currently elusive to experimentally determine all possible miRNAs for an organism, true negative examples are hard to come by, and therefore the accuracy assessment of algorithms is hampered. In this chapter, first RNA secondary structure prediction is introduced since it provides a basis for miRNA prediction. This is followed by an assessment of homology and then ab initio miRNA prediction methods.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »